Amazon SageMaker Ground Truth

與我們的專家團隊合作,建置、測試和最佳化生成式 AI 應用程式,以充分挖掘您資料的價值。

為什麼選擇 SageMaker Ground Truth?

我們提供實作的科學和工程支援來微調第一方或第三方模型,以實現定義的模型延遲、成本或準確性目標。Amazon SageMaker Ground Truth 提供最全面的一組模型自訂功能,可讓您在整個 ML 生命週期中充分利用人類意見回饋的力量,以改善模型的準確性和相關性。我們在您的 AWS 環境中工作,以加速任何產業從資料準備、調整到測試和評估的模型微調程序。使用 SageMaker Ground Truth,您可快速將通用 AI 模型轉換為可提供獨特商業價值的強大自訂解決方案。

運作方式

建立高品質訓練資料集,而無須建置標記應用程式或管理標記人力。

SageMaker Ground Truth 的優勢

無論是在速度、準確性或成本效率方面,自訂模型都相比基準指標有著顯著的改進。這種技術基礎使您的團隊能夠自信地部署和擴展其 AI 解決方案。
不僅立即產生影響,而且這種影響具備持久性。透過 AI 工作負載簡化營運,這些工作負載可更妥善地處理專門的網域任務和先前具有挑戰性的語言要求。
透過實作經過微調的較小規模模型,您可以實現相同或更出色的效能,同時降低 AI 營運開支。這意味著更高效的資源使用率和更理想的 AI 投資回報率。
SageMaker Ground Truth 提供完整的解決方案套件。您的團隊將取得可用於生產的自訂模型,該模型專門針對您的使用案例進行最佳化,並且擁有全面的文件和完整的程式碼儲存庫支援。

使用案例

快速開始使用關鍵的使用案例

使用人為產生的資料 (例如文字摘要、問答集、引用和字幕),為採用 AI 技術的應用程式訓練 FM

進一步了解範例和示範資料

使用人類見回饋來排名和/或分類模型回應 (例如,從最好到最壞),並使用這項資料來訓練 FM

進一步了解排名資料

使一般人能夠輕鬆檢閱、比較和評估模型輸出,以發現漏洞、減少偏差及消除有害性

標示文字、影像、視訊、音訊和點雲端,以訓練各種使用案例所需的 ML 模型

進一步了解資料標記