Amazon SageMaker Ground Truth

与我们的专家团队合作,构建、测试并优化生成式人工智能应用程序,释放数据价值。

为什么使用 SageMaker Ground Truth?

我们提供实践科学和工程支持,进而微调第一方或第三方模型,实现定义的模型延迟、成本或精度目标。Amazon SageMaker Ground Truth 提供一套最全面的模型自定义功能,使您能够在机器学习生命周期中利用人类反馈的力量来提高模型的准确性和相关性。我们在您的 AWS 环境中工作,进而加快任何行业的模型微调过程,从数据准备到调整,再到测试和评估。使用 SageMaker Ground Truth,您可以快速将通用的人工智能模型转化为强大的定制解决方案,提供独特的商业价值。

工作原理

创建高质量的训练数据集,无需构建标注应用程序或管理标注人力资源。

SageMaker Ground Truth 的优势

定制模型表明,无论是在速度、准确性还是成本效率方面,都比基准指标有了可衡量的改进。这一技术基础使您的团队能够自信地部署并扩展他们的人工智能解决方案。
影响立竿见影且深远持久。借助人工智能工作负载,可以更好地处理专业域任务和以前具有挑战性的语言要求,操作变得更加简化。
通过实施经过微调的小型模型,您可以实现相同或更好的性能,同时降低人工智能运营开支。这意味着更高效的资源利用率和更高的人工智能投资回报率。
SageMaker Ground Truth 提供完整的解决方案包。您的团队将获得专门针对您的应用场景进行优化的定制生产就绪模型,该模型以全面的文档和完整的代码库为后盾。

使用案例

通过主要使用案例快速入门

使用人工生成的数据,例如文本摘要、问答对、引文和字幕,为基于 AI 的应用程序训练 FM

了解有关示例和演示数据的更多信息

使用人工反馈对模型响应进行排名和/或分类(例如从最佳到最差),并使用此数据来训练 FM

了解有关排名数据的更多信息

使人类能够轻松地查看、比较和评估模型输出,以发现漏洞、减少偏差并消除毒性

为文本、图像、视频、音频和点云添加标签,从而为一系列使用案例训练 ML 模型

了解有关数据标注的更多信息