Au-delà des bases : un cadre complet de sélection de modèles de fondation en IA générative

TL;DR

• Les organisations doivent aller au-delà de la précision, de la latence et du coût pour capturer la performance réelle.
• Utilisez Bedrock Evaluations et l’API d’informations sur les modèles pour filtrer les candidats vers 3–7 modèles pour évaluation approfondie.
• Considérez les capacités d’IA agentive et la collaboration multi-agent ; testez les invites, les cas limites et les vulnérabilités spécifiques au domaine.
• La démarche est itérative et compatible avec l’évolution du paysage des modèles de fondation, afin d’équilibrer performance, coût et objectifs métier.

Contexte et arrière-plan

Les modèles de fondation ont révolutionné la manière dont les entreprises créent des applications d’IA générative, permettant une compréhension et une génération de contenus proches de l’humain. Amazon Bedrock offre un service entièrement géré avec un large éventail de modèles de fondation de fournisseurs leader (AI21 Labs, Anthropic, Cohere, DeepSeek, Luma, Meta, Mistral AI, poolside, Stability AI, TwelveLabs, Writer et Amazon) accessibles via une API unique. Cette approche API rend les échanges entre modèles sans friction, mais elle pose le défi suivant : quel modèle offrira les meilleures performances pour une application donnée tout en respectant les contraintes opérationnelles ? Nos travaux avec des clients d’entreprise montrent que de nombreux projets précoces choisissent des modèles sur la base de tests limités ou de réputation, plutôt que d’une évaluation structurée alignée sur les besoins métier. Cet article propose une méthodologie d’évaluation complète optimisée pour les implémentations Bedrock, visant à fournir un chemin rationnel allant des exigences à la sélection du modèle à l’aide des Bedrock Evaluations. Pour élargir le contexte sur l’évaluation des grands modèles de langue (LLM), reportez-vous à la ressource LLM-as-a-judge dans l’écosystème d’évaluation Bedrock. Les modèles de fondation varient considérablement selon plusieurs dimensions et leurs caractéristiques interagissent de manière complexe. Pour faciliter les comparaisons, nous proposons une matrice de capacités avec quatre dimensions essentielles à prendre en compte lors de l’évaluation sur Bedrock : performance des tâches, caractéristiques architecturales, considérations opérationnelles et attributs d’IA responsable. Bien que présentées sans ordre spécifique, ces dimensions influencent les résultats métier, le ROI, l’adoption par les utilisateurs, la confiance et l’avantage concurrentiel. Pour les applications d’IA agentive, l’évaluation doit inclure les capacités d’argumentation, de planification et de collaboration entre agents. Le message central est clair : la sélection du modèle doit être envisagée comme un processus continu qui évolue avec les besoins et les capacités technologiques, et non comme une décision ponctuelle.

Quoi de neuf

L’article introduit une méthodologie structurée d’évaluation adaptée à Bedrock, alliant cadres théoriques et étapes pratiques :

• Commencer par une spécification précise des exigences de l’application et attribuer des poids à chaque exigence pour construire un score prospectif d’évaluation.
• Utiliser l’API Bedrock model information pour filtrer les modèles selon des exigences strictes, ce qui réduit le champ à environ 3–7 modèles pour une évaluation approfondie.
• Si les filtres API ne suffisent pas, compléter avec les informations disponibles dans le catalogue des modèles Bedrock pour obtenir des détails supplémentaires.
• Mettre en œuvre des Bedrock Evaluations pour des évaluations structurées et transformer les données d’évaluation en insights exploitables.
• Aller au-delà des tests standards avec des tests comparatifs utilisant le routage Bedrock afin de recueillir des données de performance réelles utilisateur par utilisateur. Tester les vulnérabilités par des tentatives d’injection de prompts, des formulations problématiques, des cas limites et des défis factuels propres au domaine.
• Évaluer des combinaisons comme des pipelines séquentiels, des ensembles de votes et des routages économiques selon la complexité des tâches.
• Concevoir des systèmes de production pour surveiller les performances et prendre en compte les exigences sectorielles.
• Pour les applications d’IA agentive, évaluer les capacités de raisonnement, de planification et de collaboration, y compris les tests de collaboration multi-agent.
• Comprendre que la sélection du modèle est un processus évolutif qui s’adapte aux besoins et capacités changeants.

Pourquoi cela compte (impact pour les développeurs/entreprises)

Pour les développeurs et les entreprises, ce cadre aide à transformer les objectifs métier en critères d’évaluation mesurables qui peuvent être appliqués de manière systématique aux modèles Bedrock. L’approche vise à éviter les pièges courants tels que le surdimensionnement, le décalage par rapport au cas d’usage, les coûts opérationnels excessifs et la découverte tardive des problèmes de performance. En attribuant des poids et en validant les modèles via des évaluations structurées et des données de routage réelles, les organisations peuvent optimiser les coûts, améliorer les performances et offrir de meilleures expériences utilisateur. À mesure que les modèles de base évoluent, la méthodologie est conçue pour s’adapter. Le cadre soutient des réévaluations continues et des mises à jour à mesure que de nouveaux modèles et capacités apparaissent, garantissant l’alignement sur les objectifs métier et les capacités technologiques. Pour les flux d’IA agentive, des évaluations rigoureuses du raisonnement, de la planification et de la collaboration sont essentielles au succès, renforçant la valeur d’un processus structuré de sélection des modèles.

Détails techniques ou Mise en œuvre

Le cœur du cadre repose sur quatre dimensions critiques utilisées pour évaluer les modèles de fondation dans Bedrock :

• Spécifier avec précision les exigences de l’application et attribuer des poids pour établir une base formelle d’évaluation.
• Appliquer des filtres via l’API Bedrock model information pour réduire les candidats en fonction des exigences et, si nécessaire, consulter le catalogue des modèles pour des détails supplémentaires.
• Utiliser Bedrock Evaluations pour réaliser des évaluations structurées et transformer les données en insights exploitables.
• Étendre l’évaluation avec des tests comparatifs via le routage Bedrock pour obtenir des données de performance réelles et tester des vulnérabilités par des tentatives d’injection de prompts, des cas extrêmes et des défis factuels du domaine.
• Explorer des patterns d’architecture et d’orchestration tels que des pipelines séquentiels, des ensembles de votes et des routages économiques selon la complexité de la tâche.
• Concevoir des systèmes de production pour surveiller les performances à travers les déploiements et prendre en compte les exigences sectorielles.
• Considérer les aspects IA agentive : évaluer le raisonnement, la planification et la collaboration entre agents, y compris les tests de collaboration multi-agent.
• Considérer la sélection du modèle comme un processus évolutif qui s’adapte aux besoins et capacités changeants. Au-delà des étapes pratiques, l’approche insiste sur une planification prospective afin de suivre les évolutions. Les Bedrock Evaluations fournissent une voie pratique et évolutive pour que les équipes d’entreprise passent des exigences abstraites à des sélections de modèles basées sur les données qui répondent aux objectifs. Pour ceux qui recherchent des conseils supplémentaires sur l’évaluation des LLMs, les ressources Bedrock offrent un contexte plus large sur l’évaluation des modèles de langage dans des scénarios réels.

Points clés

• Avancer au-delà des métriques de base avec une structure d’évaluation orientée exigences pour les modèles Bedrock.
• Utiliser l’API Bedrock information et le catalogue pour filtrer les modèles avant les tests approfondis, réduisant le champ à 3–7 modèles.
• Exploiter Bedrock Evaluations pour des évaluations structurées et utiliser le routage pour collecter des données de performance réelles.
• Tester la robustesse et la sécurité via des attaques par injection d’invites et des scénarios domain-specifiques ; envisager des stratégies multi-modeles et des ensembles lorsque pertinent.
• Considérer la sélection du modèle comme un processus continu et adaptable.

Références

• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/beyond-the-basics-a-comprehensive-foundation-model-selection-framework-for-generative-ai/