Bedrock 的微调能力允许开发者通过在自定义数据集上训练基础语言模型，使其适应特定领域或公司术语。这个过程涉及使用领域特定数据调整模型参数，使其能更好地理解和生成与专业术语、工作流程或沟通风格一致的文本。例如，公司可以在内部文档、客户支持记录或技术手册上对 Bedrock 进行微调，以确保模型能够识别通用模型可能误解的缩写、产品名称或行业特定措辞。关键步骤包括以兼容格式（如 JSONL）准备标注或未标注数据、配置训练参数（例如：epochs、学习率）以及根据性能指标进行迭代。
一个实际用例是将模型应用于医疗保健机构。假设一个医院系统想要自动化从非结构化医生病历中提取患者诊断信息。这些病历通常包含缩写，例如“MI”（心肌梗死）、“SOB”（呼吸急促）或机构特定的手术代码。基础模型可能难以理解这些术语或将其与通用语言混淆。通过在匿名的医疗记录和注释数据集上对 Bedrock 进行微调，模型学会将缩写映射到标准医疗代码，并准确识别关键信息。例如，经过训练后，模型可以解析一条写着“Pt c/o CP radiating to L arm, ruled out MI w/ troponin neg”的病历，并将其转换为结构化数据，如 {“症状”: “胸痛”, “位置”: “左臂”, “诊断”: “非心脏性胸痛”}。
这种方法的益处是双重的。首先，它减少了由模糊术语引起的错误，提高了自动化准确性。其次，与需要随着术语发展不断更新的手动规则系统相比，它节省了时间。虽然微调需要初步努力来整理数据和验证输出，但其结果是一个像领域专家一样运作的模型。这种方法适用于各行各业——例如，律师事务所可以训练模型解释判例法引用，或制造公司可以针对设备维护日志进行优化。通过将模型的知识与现实世界情境对齐，Bedrock 的微调将一个通用工具转变为一个专业资产。