Além do básico: uma estrutura abrangente de seleção de modelos de base para GenAI com Amazon Bedrock

TL;DR

Uma estrutura de avaliação de modelos de base no Bedrock que vai além de métricas tradicionais como precisão, latência e custo. AWS ML Blog
Quatro dimensões centrais para avaliação: Desempenho da tarefa, características arquitetônicas, considerações operacionais e atributos de IA responsável. A avaliação de IA agentic adiciona uma camada para agentes autônomos.
Comece com uma especificação de requisitos precisa, atribua pesos e use a API de informações de modelos Bedrock para filtrar candidatos, reduzindo tipicamente de dezenas para 3–7 modelos para avaliação detalhada.
Implemente Bedrock Evaluations, teste desempenho no mundo real, avalie vulnerabilidades e explore combinações como pipelines sequenciais ou ensembles de votação; monitore a produção para se adaptar com o tempo.
Adote um processo de avaliação em evolução que alinhe escolhas de modelo aos objetivos de negócio, restrições de custo e realidades operacionais.

Contexto e antecedentes

Modelos de base transformaram a forma como as empresas constroem aplicações de IA generativa, possibilitando entendimento e geração de conteúdo com qualidade quase humana. À medida que o ecossistema de modelos cresce, as organizações enfrentam decisões complexas para selecionar o modelo de base adequado para aplicações específicas. Este post apresenta uma metodologia de avaliação sistemática para usuários do Amazon Bedrock, combinando frameworks teóricos com estratégias de implementação práticas. A Bedrock é um serviço totalmente gerenciado que oferece uma seleção de modelos de base de alto desempenho de empresas líderes, via uma única API, incluindo nomes como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI e outros, com opções como poolside (em breve) e TwelveLabs (em breve). A abordagem baseada em API facilita a troca entre modelos, mas também levanta a questão crítica: qual modelo entrega o melhor desempenho para uma aplicação específica dentro das restrições? Pesquisas com clientes empresariais indicam que muitos projetos iniciais avaliam modelos através de testes manuais limitados ou, muitas vezes, pela reputação, em vez de uma avaliação sistemática frente aos requisitos do negócio. Este post descreve uma metodologia abrangente de avaliação otimizada para implementações Bedrock usando Bedrock Evaluations, mantendo padrões compatíveis com a evolução do cenário. Para saber mais sobre avaliação de desempenho de LLMs, veja LLM‑as‑a‑judge em Amazon Bedrock Model Evaluation. Os modelos de base variam em várias dimensões e possuem interações complexas entre seus traços. A nossa matriz de capacidades oferece uma visão estruturada sobre dimensões críticas. Abaixo estão quatro dimensões centrais (em nenhuma ordem específica) – Desempenho da tarefa, características arquitetônicas, considerações operacionais e atributos de IA responsável. A avaliação do desempenho da tarefa é essencial para impacto direto nos resultados de negócios, ROI, adoção por usuários e vantagem competitiva. A seção de IA agente‑centrada aborda capacidades específicas para aplicações autônomas. Este post recomenda uma metodologia que restringe o conjunto de modelos a ser avaliado, mantendo o alinhamento com objetivos de negócio. O autor, Sandeep Singh, é Cientista Sênior de Dados de IA Generativa na AWS.

As quatro dimensões centrais (em nenhuma ordem)

Desempenho da tarefa
Características arquitetônicas
Considerações operacionais
Atributos de IA responsável

Considerações sobre IA agentic

Ao avaliar modelos para agentes autônomos, considere capacidades específicas do agente e, quando aplicável, testes de colaboração entre múltiplos agentes. Este post introduz uma abordagem que restringe o conjunto de candidatos a um conjunto manejável e mantém as organizações alinhadas com objetivos de negócio, custos e realidades de implantação. AWS ML Blog

O que há de novo

O post descreve uma metodologia de avaliação abrangente otimizada para implementações Bedrock, combinando estruturas teóricas com estratégias práticas. Enfatiza quatro dimensões centrais para avaliação: Desempenho da tarefa, características arquitetônicas, considerações operacionais e atributos de IA responsável. A metodologia orienta usuários a atribuir pesos aos requisitos, filtrar modelos usando a API de informações de modelos Bedrock e reduzir de dezenas a 3–7 modelos para avaliação detalhada. Caso a API Bedrock não forneça o filtro necessário, o catálogo de modelos Bedrock pode oferecer informações adicionais. A abordagem usa Bedrock Evaluations para estruturar dados, transformá‑los em insights acionáveis e ir além dos testes padrão, incluindo testes de desempenho no mundo real via roteamento, testes de vulnerabilidade via prompt injection, e verificações de domínio específico. Também incentiva avaliações de combinações como pipelines sequenciais, ensembles de votação e roteamento com custo eficiente, com foco na complexidade da tarefa. Por fim, ressalta a importância de monitorar o desempenho em produção e reconhecer que a seleção de modelos é uma prática contínua, evolutiva. Para aplicações de IA agentic, a metodologia sugere avaliações rigorosas de raciocínio, planejamento e colaboração.

Por que isso importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

Adotar essa abordagem sistemática permite que organizações equilibrem desempenho, custo e requisitos operacionais, mantendo alinhamento com objetivos estratégicos. Ao evitar métricas unidimensionais e adotar uma avaliação estruturada, equipes reduzem riscos como superdimensionamento e desalinhamento com casos de uso, enquanto melhoram custos, desempenho e experiência do usuário a longo prazo. O framework oferece orientação para usuários do Bedrock tomarem decisões de modelo com base em evidências, com capacidade de adaptação conforme tecnologia e necessidades de negócios mudam.

Detalhes técnicos ou Implementação

A metodologia se desdobra em etapas concretas para levar equipes de abstrato a uma escolha de modelo:

Especifique com precisão os requisitos de sua aplicação e atribua pesos para criar uma base de avaliação.
Use a API de informações de modelos do Amazon Bedrock para filtrar modelos com base em requisitos rígidos, o que tipicamente reduz candidatos de dezenas para 3–7 modelos que merecem avaliação detalhada.
Se a API Bedrock não oferecer todos os filtros desejados, consulte o catálogo de modelos Bedrock para obter informações adicionais sobre os modelos.
Implemente avaliação estruturada usando Bedrock Evaluations para organizar dados e derivar insights.
Vá além dos testes padrão com testes comparativos usando os recursos de roteamento do Bedrock para coletar dados de desempenho do mundo real com usuários.
Teste vulnerabilidades do modelo por meio de tentativas de prompt injection, sintaxe desafiadora, edge cases e verificações de fatos em domínios específicos.
Avalie combinações como pipelines sequenciais, ensembles de votação e roteamento com custo eficiente com base na complexidade da tarefa.
Projetar sistemas para monitorar o desempenho em produção com dashboards e alertas contínuos, reconhecendo que setores diferentes possuem requisitos únicos.
Para IA agentic, avalie rigorosamente raciocínio, planejamento e colaboração; considere testes de colaboração entre múltiplos agentes quando aplicável.
Trate a seleção de modelos como um processo evolutivo que se adapta a necessidades e capacidades em mudança, assegurando alinhamento contínuo com objetivos de negócios e realidades operacionais. Notas de implementação:
O serviço Bedrock oferece modelos de provedores líderes (ex.: AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI, Writer, etc.) via uma única API, com poolside e TwelveLabs listados como coming soon. A capacidade de intercambiar modelos pela API facilita comparações lado a lado e substituições suaves conforme requisitos mudam. AWS ML Blog

Principais conclusões

Uma abordagem disciplinada e multidimensional é essencial para seleção de modelos de base em projetos de IA generativa.
Comece com requisitos ponderados, filtre com a API de informações de modelos do Bedrock e restrinja a poucos candidatos para avaliação detalhada.
Use Bedrock Evaluations para estruturar dados, realizar testes comparativos e monitorar o desempenho em produção.
Além de métricas padrão, inclua considerações de IA agentic, como raciocínio, planejamento e colaboração, quando aplicável.
Trate a seleção de modelos como um processo contínuo que evolui com a tecnologia e as necessidades de negócio.