Além do básico: uma estrutura abrangente para seleção de modelos de base em IA generativa

TL;DR

Empresas devem ir além de precisão, latência e custo para capturar o desempenho no mundo real.
Use Bedrock Evaluations e a API de informações de modelos para filtrar candidatos para 3–7 modelos.
Considere capacidades de IA agentiva e colaboração multiagente; teste prompts, cenários extremos e vulnerabilidades específicas do domínio.
A abordagem é iterativa e compatível com o ecossistema em evolução de modelos, ajudando a equilibrar desempenho, custo e objetivos de negócio.

Contexto e antecedentes

Modelos de base transformaram a forma como as empresas constroem aplicações de IA generativa, permitindo compreensão e criação de conteúdos em nível humano. O Amazon Bedrock oferece um serviço totalmente gerenciado com uma ampla seleção de modelos de base de provedores líderes (AI21 Labs, Anthropic, Cohere, DeepSeek, Luma, Meta, Mistral AI, poolside, Stability AI, TwelveLabs, Writer e Amazon), acessíveis por uma única API. Essa abordagem facilita a intercambialidade de modelos, mas também apresenta o desafio: qual modelo entregará o melhor desempenho para uma aplicação específica atendendo às restrições operacionais? Nossos trabalhos com clientes corporativos mostram uma armadilha comum: muitos projetos iniciais escolhem modelos com base em testes limitados ou reputação, em vez de uma avaliação estruturada alinhada aos requisitos de negócio. Este artigo apresenta uma metodologia abrangente de avaliação otimizada para implementações no Bedrock, com o objetivo de fornecer um caminho fundamentado desde os requisitos até a seleção do modelo usando Bedrock Evaluations. Para contexto adicional sobre avaliação de desempenho de LLMs, consulte as diretrizes citadas sobre LLM-as-a-judge no ecossistema de avaliação do Bedrock. Modelos de base variam significativamente entre dimensões e interagem de forma complexa. Para facilitar a comparação, apresentamos uma matriz de capacidades com quatro dimensões centrais: Desempenho da tarefa, Características arquitetônicas, Considerações operacionais e Atributos de IA responsável. Embora as dimensões estejam listadas sem ordem específica, elas moldam resultados de negócio, ROI, adoção do usuário, confiança e vantagem competitiva. Importante para IA agentiva: a avaliação deve cobrir capacidades de raciocínio, planejamento e colaboração entre agentes. A mensagem central é clara: a escolha do modelo deve ser tratada como um processo contínuo que evolui com as necessidades e avanços tecnológicos, não como uma decisão única.

O que há de novo

O artigo apresenta uma metodologia estruturada de avaliação para Bedrock, combinando fundamentos teóricos com etapas práticas:

Começar com uma especificação precisa dos requisitos da aplicação e atribuir pesos para criar um scorecard de avaliação formal.
Utilizar a API de informações de modelo do Bedrock para filtrar modelos com base em requisitos rígidos, reduzindo de dezenas para 3–7 modelos para avaliação detalhada.
Se os filtros da API não forem suficientes, complementar com informações do catálogo de modelos Bedrock para obter detalhes adicionais.
Usar Bedrock Evaluations para conduzir avaliações estruturadas e transformar dados em insights acionáveis.
Estender a avaliação com testes comparativos por meio de roteamento Bedrock para coletar dados de desempenho no mundo real. Testar vulnerabilidades com tentativas de prompt injection, sintaxe desafiadora, cenários extremos e desafios factuais do domínio.
Avaliar combinações como pipelines sequenciais, ensembles de voto e roteamento com custo eficiente, conforme a complexidade da tarefa.
Projetar sistemas de produção para monitorar o desempenho em implantações e considerar requisitos setoriais.
O framework suporta considerações de IA agentiva: para aplicações com agentes autônomos, avaliar raciocínio, planejamento e colaboração, incluindo testes de colaboração entre múltiplos agentes.
Encarar a seleção de modelo como um processo em evolução que se adapta às mudanças. Além dos passos práticos, a abordagem enfatiza planejamento prospectivo para acompanhar o landscape em mudança. Os recursos de Bedrock Evaluations fornecem um caminho prático e escalável para equipes de empresas migrarem de requisitos abstratos para seleções de modelos baseadas em dados que se alinham aos objetivos de negócio. para quem busca orientação adicional sobre avaliação de LLMs, as referências do Bedrock oferecem contexto mais amplo sobre avaliação de modelos de linguagem em cenários reais.

Por que isso importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

Para desenvolvedores e empresas, esse framework ajuda a traduzir objetivos de negócio em critérios de avaliação mensuráveis que podem ser aplicados de forma sistemática a modelos no Bedrock. A abordagem busca evitar armadilhas comuns como superdimensionamento, desalinhamento com o uso pretendido, custos operacionais excessivos e descobertas tardias de problemas de desempenho. Ao atribuir pesos aos requisitos e validar modelos por avaliações estruturadas e dados de roteamento real, as organizações podem otimizar custos, melhorar desempenho e oferecer experiências superiores aos usuários. Além disso, conforme os modelos de base evoluem, a metodologia foi desenhada para se adaptar. O framework admite reavaliações contínuas e atualizações conforme surgem novos modelos e capacidades, mantendo o alinhamento com metas de negócio e capacidades tecnológicas. Para fluxos de IA agentiva, avaliações rigorosas de raciocínio, planejamento e colaboração são essenciais para o sucesso, reforçando o valor de um processo disciplinado de seleção de modelos.

Detalhes técnicos ou Implementação

O núcleo do framework é composto por quatro dimensões cruciais usadas para avaliar modelos de base no Bedrock:

Dimensão	Descrição
Desempenho da tarefa	Impacto direto nos resultados de negócio, ROI, adoção pelo usuário e confiança.
Características arquitetônicas	Influenciam desempenho, eficiência e adequação para tarefas específicas.
Considerações operacionais	Viabilidade, custo e sustentabilidade de implantações.
Atributos de IA responsável	Governança e alinhamento com práticas responsáveis em IA como imperativo de negócio.
Etapas de implementação na prática:

Especificar com precisão os requisitos da aplicação e atribuir pesos para criar uma base formal de avaliação.
Aplicar filtros com a API de informações de modelos do Bedrock para reduzir os candidatos, normalmente para 3–7 modelos para avaliação aprofundada.
Caso os filtros da API não sejam suficientes, complementar com informações do catálogo de modelos Bedrock para obter detalhes adicionais.
Utilizar Bedrock Evaluations para conduzir avaliações estruturadas e transformar dados em insights acionáveis.
Estender a avaliação com testes comparativos por meio do roteamento Bedrock para coletar dados de desempenho no mundo real. Testar vulnerabilidades com tentativas de prompt injection, cenários extremos e desafios factuais do domínio.
Explorar padrões de arquitetura e orquestração como pipelines sequenciais, ensembles de voto e roteamento com custo otimizado, conforme a complexidade da tarefa.
Projetar sistemas de produção para monitorar o desempenho entre implantações e considerar requisitos setoriais.
Atentar-se às considerações de IA agentiva: para agentes autônomos, avaliar raciocínio, planejamento e colaboração, incluindo testes de colaboração entre múltiplos agentes.
Tratar a seleção do modelo como um processo evolutivo que se adapta a necessidades e capacidades em mudança. Além dos passos, a abordagem enfatiza planejamento previsional para acompanhar o landscape em evolução. As diretrizes de Bedrock Evaluations oferecem um caminho prático e escalável para equipes de negócios migrarem de requisitos abstratos para seleções de modelos orientadas por dados que atendem aos objetivos de negócio. Para quem busca orientação adicional sobre avaliação de LLMs, consulte os recursos citados do Bedrock para entender o contexto no mundo real.

Principais conclusões

Vá além de métricas básicas com uma estrutura de avaliação abrangente orientada a requisitos para modelos de base no Bedrock.
Use a API de informações de modelos e o catálogo do Bedrock para filtrar modelos antes de testes aprofundados, reduzindo o conjunto a 3–7 modelos viáveis.
Utilize Bedrock Evaluations para avaliações estruturadas e aproveite o roteamento para coletar dados de desempenho em uso real.
Teste robustez e segurança por meio de prompts de injeção e cenários do domínio; considere estratégias com múltiplos modelos e ensembles quando adequado.
Trate a seleção de modelo como um processo contínuo, alinhado a objetivos de negócio e ao desenvolvimento tecnológico.

FAQ

O que é o Bedrock Evaluations?

Trata-se de uma abordagem estruturada de avaliação de modelos de base no Bedrock que transforma dados de avaliação em insights acionáveis.
Como filtrar modelos para avaliação no Bedrock?

Comece com a API de informações de modelos do Bedrock para filtrar com base em requisitos rígidos e, se necessário, utilize o catálogo de modelos para detalhes adicionais.
Quais considerações adicionais existem para IA agentiva?

Avalie raciocínio, planejamento e colaboração, incluindo testes de colaboração entre múltiplos agentes para aplicações autônomas.
A avaliação é apenas uma atividade única?

Não, é iterativa e evolutiva, adaptando-se conforme o landscape de modelos muda.