Iteratives Feintuning auf Amazon Bedrock: Schlüssel zur strategischen Modellverbesserung

Viele Unternehmen stoßen bei der Anwendung von Single‑Shot‑Feintuning‑Ansätzen für generative KI‑Modelle auf erhebliche Schwierigkeiten. Bei dieser Methode werden Trainingsdaten ausgewählt, Hyperparameter festgelegt und man hofft, dass die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen – ohne Möglichkeit, schrittweise Anpassungen vorzunehmen. Das führt häufig zu suboptimalen Resultaten und erfordert, dass der gesamte Prozess von Grund auf neu gestartet wird, sobald Verbesserungen nötig sind.

Amazon Bedrock bietet nun die Möglichkeit, das Feintuning iterativ durchzuführen. Durch wiederholte, gezielte Anpassungen können Modelle kontinuierlich optimiert werden, ohne dass ein kompletter Neustart erforderlich ist. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre KI‑Modelle strategisch zu verbessern, die Effizienz zu steigern und schneller auf neue Anforderungen zu reagieren.