Veröffentlicht am: May 25, 2023
Ab heute bietet Amazon SageMaker JumpStart die Möglichkeit, ein umfangreiches Sprachmodell zu optimieren, insbesondere ein Textgenerierungsmodell für einen domänenspezifischen Datensatz. Kunden können jetzt Modelle anhand ihres benutzerdefinierten Datensatzes optimieren, um die Leistung in bestimmten Bereichen zu verbessern. In diesem Blog wird beispielsweise beschrieben, wie Domänenanpassung verwendet werden kann, um ein GPT-J 6B-Modell anhand öffentlich verfügbarer Finanzdaten der Security and Exchange Commission zu optimieren, sodass das Modell relevanteren Text für Anwendungsfälle im Finanzdienstleistungssektor generieren kann. Kunden können Foundation-Modelle wie die GPT-J 6B- und GPT-J 6B FP16-Modelle für die Domänenanpassung auf JumpStart in Amazon SageMaker Studio über die Benutzeroberfläche und das SageMaker Python SDK optimieren.
Diese Funktion zur Feinabstimmung von Foundation-Modellen mit Domänenanpassung auf SageMaker JumpStart kann in allen Regionen verwendet werden, in denen Amazon SageMaker JumpStart verfügbar ist.
Informationen zur Verwendung dieser neuen Funktion finden Sie in der SageMaker JumpStart-Dokumentation und im Beispielnotizbuch SageMaker JumpStart Foundation Models — Feinabstimmung der Textgenerierung mit dem GPT-J 6B-Modell für domänenspezifische Datensätze.