AI 技術の急速な発展に伴い、ビッグモデルは企業のインテリジェントアップグレードの重要なエンジンになりつつあります。 Amazon Nova、DeepSeek-R1、Claude 3.7 Sonnet など、さまざまな高性能モデルが次々と登場しています。 Amazon Web Services が開始した完全マネージド型サービスである Amazon Bedrock は、最近注目を集めている DeepSeek-R1 を含む 100 を超える自社開発モデルとサードパーティ製モデルを統合し、企業に豊富な AI オプションを提供します。
しかし、非常に多くのモデルがある場合、開発者はどのようにしてビジネスニーズに最適なソリューションを選択すればよいのでしょうか?この問題を解決するために、Amazon Web Services は、Amazon Bedrock の強力な統合機能と柔軟なモデル管理機能を使用して、開発者が最適なモデルを科学的に評価し、正確に一致させるのを支援する「大規模モデル選択の実践」実験を開始しました。
Amazon Bedrock: ワンストップの大規模モデルサービスプラットフォーム
Amazon Bedrock は、さまざまな大手 AI 企業の基礎モデル (FM) を提供し、開発者がさまざまなモデルの適用性を評価および実験することをサポートします。この実験では、DeepSeek-R1、Amazon Nova Pro、Llama 3.3 という 3 つの主流モデルを選択し、複数の側面からテストおよび評価して、開発者がモデルのパフォーマンス特性をより深く理解できるようにします。
- モデルの精度
- 応答速度
- 指示に従う能力
- 推論コスト
この実験では、論理的推論、知識に関する質問と回答、楽しさのテストなどの主要分野をカバーする MMLU (Massive Multi-Task Language Understanding) ベンチマーク データセットも組み合わせて、包括的な評価データを提供し、開発者が科学的な選択を行うための基礎を提供します。
実験設計：多次元評価、正確な選択
この実験では、モデル機能評価の包括性と実用性を確保するために、いくつかの重要なリンクをカバーしています。
- 迅速な実地テストAmazon Bedrock Playground インタラクティブ開発環境の助けを借りて、科学的な論理的推論と知識の質問応答評価フレームワークを通じて、さまざまなモデルのパフォーマンスを比較します。
- 自動評価とデータ分析: Amazon Bedrock Evaluations 関数を使用し、MMLU ベンチマークデータセットと組み合わせて、モデルの知識の深さと論理的厳密さを科学的に評価します。
- 包括的な機能テスト: モデルの推論能力、タスク理解能力、知識蓄積、言語生成品質を評価します。
実験のハイライト: AIの意思決定を支援する包括的な分析
この実験では、マルチレベルのモデル評価を提供するだけでなく、Amazon Bedrock の組み込みデータセットと MMLU データセットを使用して、テスト結果の信頼性と正確性を確保します。 MMLU は、STEM (科学、技術、工学、数学)、人文科学、社会科学、専門知識を含む 57 の科目領域をカバーしており、言語モデルの総合的な能力を測定するための「ゴールド スタンダード」です。さらに、この実験では、開発者が実際のアプリケーションにおけるモデルのパフォーマンスをより直感的に理解できるようにするための興味深いテストも設計されました。
実証済みの一般的なモデル評価システムを習得することは、単一の実験の結果よりも開発者にとってはるかに価値があることは注目に値します。今日では、基本モデルの急速な反復により、モデル選択の決定が開発者の中核的な競争力になりつつあります。
Amazon Bedrock: 究極のエンジニアリング体験
Amazon Bedrock は、さまざまな主流の大規模モデルを提供するだけでなく、次の機能を通じてモデルの評価と統合エクスペリエンスを最適化します。
- 遊び場インタラクションテスト開発者は複雑なコードを書かずにモデルを呼び出して入力と出力の効果を観察できます。
- 自動モデル評価: Amazon Bedrock Evaluations を通じて、モデルの精度や堅牢性などの主要な指標を自動的に評価します。
- カスタムビジネスデータセット: カスタマイズされた評価基準をサポートし、評価結果が実際のビジネス ニーズと高度に一致することを保証します。
- API統合とエージェントのサポート: 柔軟な API 呼び出しと安全でコンプライアンスに準拠したデータ ドッキングをサポートし、ビジネスの自動化を実現します。
実験的なメリット: AI 機能の向上とキャリア開発の加速
この実験は、開発者が科学的な大規模モデルの評価方法論を習得し、実行可能な選択実践計画を確立するのに役立ちます。それによって、持続可能で進化する AI 知識システムを構築できます。正確なモデル選択機能により、開発者はビジネスニーズに効率的に対応し、インテリジェント時代における競争力を高めることができます。
同時に、実験データ分析により、次のようなさまざまなモデルの主な利点と適応シナリオが明らかになります。
- ディープシーク-R1：BoolQタスクにおいて高い堅牢性を示し、高い耐干渉要件を持つ質問応答システムに適しています。
- Amazon Nova Pro：TriviaQAなどのタスクでバランスの取れたパフォーマンスを発揮し、高い安全性が求められるインタラクティブシステムに適しています。
- ラマ 3.3 70B インストラクト：リソース消費量が少なく、軽量なアプリケーションシナリオに適していますが、複雑なタスクでは精度とセキュリティの課題が生じる可能性があります。
要約: AIをより効率的にするために適切な大規模モデルを選択する
Amazon Bedrock は、開発者がビジネスニーズに最適な AI モデルを正確に選択できるようにするための強力な大規模モデル選択ツールを提供します。 AI 機能をアプリケーションに統合する場合でも、社内の知識管理を最適化する場合でも、開発者は Amazon Bedrock の実験データと評価ソリューションを使用して科学的かつ効果的な意思決定を行い、インテリジェントなアップグレードを加速できます。
