Fine-Tuning: personalización de modelos
Una de las características principales de Amazon Bedrock es la capacidad de hacer fine-tuning.
Si bien los modelos están preentrenados con grandes cantidades de información, el fine-tuning permite especializarlos en tareas o dominios, mejorando su rendimiento y precisión.
Este proceso además ahorra tiempo y recursos, ya que ajustar un modelo entrenado requiere menos datos y poder computacional que entrenar uno desde cero. Por último, esta técnica ayuda a mitigar sesgos si se realiza con un conjunto de datos bien curado, lo que contribuye a generar respuestas más justas y representativas.
Así, las organizaciones personalizan los FM con sus propios datos, garantizando que las soluciones de IAG estén alineadas con sus necesidades y especificaciones únicas.
Bedrock permite a los clientes usar sus sistemas sin que la información ingresada se filtre en el conjunto de datos más amplio utilizado para entrenar los modelos. Amazon declaró que todos los datos están encriptados y permanecen dentro de la Virtual Private Cloud (VPC) del cliente.
Caso de uso: chatbots inteligentes
Una empresa que busca mejorar la interacción con sus clientes podría utilizar Bedrock para desarrollar un chatbot de atención inteligente.

Utilizando Claude 2, este podría llevar a cabo diálogos reflexivos y proporcionar respuestas precisas y contextualmente relevantes. Además, con fine-tuning, se podría entrenar al chatbot con datos específicos de la industria: las respuestas estarán alineadas con las expectativas y necesidades de los consumidores.