修复评估偏差,以在 Amazon Bedrock 上解锁更优的模型
Property Finder 发现,其视觉AI评估标签中有96.8%源自现有模型,这掩盖了该模型的真实准确率。了解他们如何构建无偏的真值数据、实施进化式提示优化,并在 Amazon Bedrock 上选择了一款更精准且更具成本效益的模型,从而在11项图像质量指标上将成本降低了86%。
Property Finder 发现,其视觉AI评估标签中有96.8%源自现有模型,这掩盖了该模型的真实准确率。了解他们如何构建无偏的真值数据、实施进化式提示优化,并在 Amazon Bedrock 上选择了一款更精准且更具成本效益的模型,从而在11项图像质量指标上将成本降低了86%。
Property Finder 发现,其视觉AI评估标签中有96.8%源自现有模型,这掩盖了该模型的真实准确率。了解他们如何构建无偏的真值数据、实施进化式提示优化,并在 Amazon Bedrock 上选择了一款更精准且更具成本效益的模型,从而在11项图像质量指标上将成本降低了86%。