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Peaufinage supervisé (SFT)
Le processus de formation SFT comprend deux étapes principales :
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Préparation des données : suivez les directives établies pour créer, nettoyer ou reformater les ensembles de données selon la structure requise. Assurez-vous que les entrées, les sorties et les informations auxiliaires (telles que les traces de raisonnement ou les métadonnées) sont correctement alignées et formatées.
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Configuration de l'entraînement : définissez la manière dont le modèle sera entraîné. Lors de l'utilisation SageMaker HyperPod, cette configuration est écrite dans un fichier de recette YAML qui inclut :
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Chemins des sources de données (ensembles de données de formation et de validation)
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Hyperparamètres clés (époques, taux d'apprentissage, taille du lot)
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Composants optionnels (paramètres d'entraînement distribués, etc.)
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Comparaison et sélection des modèles Nova
Amazon Nova 2.0 est un modèle formé sur un ensemble de données plus vaste et plus diversifié qu'Amazon Nova 1.0. Les améliorations clés comprennent les suivantes :
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Capacités de raisonnement améliorées avec prise en charge du mode de raisonnement explicite
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Performances multilingues étendues dans d'autres langues
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Performances améliorées pour les tâches complexes, notamment le codage et l'utilisation des outils
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Gestion étendue du contexte avec une précision et une stabilité accrues à des longueurs de contexte plus longues
Quand utiliser Nova 1.0 ou Nova 2.0
Choisissez Amazon Nova 2.0 lorsque :
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Des performances supérieures associées à des capacités de raisonnement avancées sont nécessaires
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Un support multilingue ou une gestion de tâches complexes sont nécessaires
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De meilleurs résultats en matière de codage, d'appel d'outils ou de tâches analytiques sont nécessaires
Choisissez Amazon Nova 1.0 lorsque :
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Le cas d'utilisation nécessite une compréhension standard de la langue sans raisonnement avancé
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Les performances ont déjà été validées sur Amazon Nova 1.0 et aucune fonctionnalité supplémentaire n'est nécessaire
