Amazon Bedrock、モデル移行とプロンプトチューニングのための高度なプロンプト最適化機能を発表

Amazon Bedrockは、複数のモデルにわたるプロンプトの移行と最適化を自動化する新ツール、Advanced Prompt Optimizationを発表しました。このツールが解決するのは、より新しく高速または低コストなモデルに移行する際にプロンプトを再調整する手作業——数日から数週間かかるプロセス——の問題です。強化学習スタイルのフィードバックループを採用し、ユーザー定義の指標に基づいて応答を評価し、プロンプトを書き換えて最適化されるまで反復します。1つのジョブで最大5つのモデルに対応し、マルチモーダル入力（画像、PDF）をサポートします。3つの評価モードが用意されています。具体的な指標のためのカスタムAWS Lambda関数、ルーブリックを用いたオープンエンドタスク向けのLLM-as-a-Judge、ブランドボイスや安全性制約のためのステアリング基準です。ユーザーはベースラインモデルから最大4つの候補モデルに移行するか、同じモデル上でプロンプトを改善できます。出力には、最適化されたプロンプト、評価スコア、最初のトークンまでの時間（TTFT）、コスト見積もりが含まれます。このツールはAWSコンソール、API、SDK（boto3）からアクセス可能です。ジョブあたりの制限：プロンプトテンプレート10個、テンプレートあたり評価サンプル100個、モデル5個、テンプレートあたりテキスト変数20個、サンプルあたりマルチモーダルファイル100個、テンプレートあたりステアリング基準5個。利用可能な判定モデルとして、Claude Opus 4、Claude Sonnet 4.5、Claude Sonnet 4.6が含まれます。