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이 과정은 기술 전문가용 AWS 커뮤니티인 AWS 기술 필드 커뮤니티(TFC) 회원이 개발했습니다. 콘텐츠는 표준 교육 커리큘럼을 보완하고 AWS 학습 여정을 확대하기 위한 것입니다. AWS는 일부 과정에 접근성 제한이 있음을 인지하고 있으며 이를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 접근성과 관련하여 지원이 필요한 경우 AWS Training and Certification 고객 지원 센터에 문의하십시오.
기초 모델은 AI 애플리케이션에 혁신을 가져왔지만, 이를 효과적으로 평가하는 것은 독특한 과제를 제시합니다. 이러한 강력한 모델들이 다양한 작업을 처리할 수 있지만, 일관성 없는 결과를 생성하거나 환각, 독성과 같은 문제를 보일 수 있습니다. 여러 모델이 비슷한 성능을 보이더라도, 특정 사용 사례에 최적의 선택을 결정하기 위해서는 정확성, 견고성, 품질, 책임성 등 여러 차원에서 체계적인 평가가 필요합니다. 이 모듈에서는 다음 내용을 다룹니다.
모델 평가의 기초와 그 중요성 Amazon Bedrock의 내장 평가 도구 및 기능 다양한 시나리오에서 모델을 평가할 때의 주요 고려사항 체계적인 모델 평가를 위한 모범 사례.
실습 예제와 실용적인 지침을 통해 Bedrock의 평가 프레임워크를 활용하고 특정 요구사항에 맞는 적절한 기초 모델을 선택하는 방법을 배우게 됩니다.
