Fine-tuning supervisionato (SFT) - Amazon SageMaker AI
Confronto e selezione dei modelli NovaQuando usare Nova 1.0 rispetto a Nova 2.0

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Fine-tuning supervisionato (SFT)

Il processo di formazione SFT consiste in due fasi principali:

  • Preparazione dei dati: segui le linee guida stabilite per creare, pulire o riformattare i set di dati nella struttura richiesta. Assicurati che gli input, gli output e le informazioni ausiliarie (come le tracce di ragionamento o i metadati) siano allineati e formattati correttamente.

  • Configurazione dell'addestramento: definisci come verrà addestrato il modello. Quando viene utilizzata SageMaker HyperPod, questa configurazione è scritta in un file di ricette YAML che include:

    • Percorsi di origine dei dati (set di dati di formazione e convalida)

    • Iperparametri chiave (epoche, frequenza di apprendimento, dimensione del batch)

    • Componenti opzionali (parametri di allenamento distribuiti, ecc.)

Confronto e selezione dei modelli Nova

Amazon Nova 2.0 è un modello addestrato su un set di dati più ampio e diversificato rispetto ad Amazon Nova 1.0. I miglioramenti includono:

  • Capacità di ragionamento avanzate con supporto della modalità di ragionamento esplicito

  • Prestazioni multilingue più ampie in altre lingue

  • Prestazioni migliorate su attività complesse, tra cui la codifica e l'uso degli strumenti

  • Gestione estesa del contesto con maggiore precisione e stabilità a lunghezze di contesto più lunghe

Quando usare Nova 1.0 rispetto a Nova 2.0

Scegli Amazon Nova 2.0 quando:

  • Sono necessarie prestazioni superiori con funzionalità di ragionamento avanzate

  • È necessario un supporto multilingue o una gestione di attività complesse

  • Sono necessari risultati migliori in termini di codifica, utilizzo di strumenti o attività analitiche

Scegli Amazon Nova 1.0 quando:

  • Il caso d'uso richiede una comprensione linguistica standard senza ragionamenti avanzati

  • Le prestazioni sono già state convalidate su Amazon Nova 1.0 e non sono necessarie funzionalità aggiuntive