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AI 综述
Property Finder 在 Amazon Bedrock 上选用 Llama 4 Maverick 17B Instruct。AWS Machine Learning 发布的文章披露,Property Finder 发现其评估标签中 96.8% 直接来自现有视觉语言模型的预测而非人工核验,导致任何替代模型在对比中结构性吃亏。团队重新人工标注 356 张 UAE 图片并改用多标签分类,再通过 v0 到 v27 的提示词迭代优化在 Amazon Bedrock 上选型,最终实现准确率提升且成本降低 86%。
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修复评估偏差，在 Amazon Bedrock 上选出更好的模型事件进展
1 个已确认进展
- 来源：AWS Machine Learning
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10月28日
AWS Machine Learning一手
修复评估偏差，在 Amazon Bedrock 上选出更好的模型
Property Finder 发现其评估标签中 96.8% 直接来自现有视觉语言模型的预测而非人工核验，导致任何替代模型在对比中结构性吃亏。团队重新人工标注 356 张 UAE 图片并改用多标签分类，再通过 v0 到 v27 的提示词迭代优化在 Amazon Bedrock 上选型，最终实现准确率提升且成本降低 86%。