Umfassendes Auswahl-Framework für Basismodelle in der generativen KI
Anzeige
Mit dem wachsenden Modellangebot stehen Unternehmen vor komplexen Auswahlentscheidungen für Basismodelle. In diesem Beitrag stellen wir eine systematische Evaluationsmethode für Amazon Bedrock‑Nutzer vor, die theoretische Rahmenwerke mit praxisnahen Implementierungsstrategien verbindet und Datenwissenschaftler sowie ML‑Ingenieure befähigt, optimale Modelle auszuwählen.
Ähnliche Artikel
AWS – Machine Learning Blog
•
Amazon Bedrock nutzt globale Inferenz in Südafrika mit Anthropic Claude 4.5
AWS – Machine Learning Blog
•
Verlässliche Agenten‑KI mit Amazon Bedrock bauen: Pushpay zeigt, wie’s geht
Towards Data Science
•
Mehr als das Kontextfenster: Rekursive Sprachmodelle in Aktion
KDnuggets
•
3 Wege, um Nutzerdaten in Ihrer ML-Pipeline anonym zu halten und zu schützen
AWS – Machine Learning Blog
•
Totogi automatisiert Änderungsanfragen mit BSS Magic und Amazon Bedrock
AWS – Machine Learning Blog
•
Amazon-Katalogteam: Skalierbare, selbstlernende KI mit Bedrock