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Peaufinage supervisé (SFT)
Le réglage fin supervisé (SFT) entraîne un modèle à l'aide de paires d'entrées-sorties étiquetées. Le modèle apprend à partir d'exemples de démonstration composés d'invites et de réponses, affinant ses capacités pour s'aligner sur des tâches, des instructions ou des comportements souhaités spécifiques.
Quand utiliser SFT
Utilisez SFT lorsque vous pouvez spécifier le bon comportement à l'aide d'exemples étiquetés. Le SFT est idéal lorsque :
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Vous disposez de paires d'entrées-sorties de haute qualité qui présentent le comportement souhaité
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Vous souhaitez enseigner au modèle un format, un ton ou un style de réponse spécifique
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Votre tâche nécessite de suivre des instructions ou des flux de travail spécifiques au domaine
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Vous devez adapter le modèle aux tâches multimodales (texte, image, vidéo ou appel d'outils)
Modèles pris en charge
SFT est disponible pour les modèles Amazon Nova suivants :
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Nova 1.0 (Micro, Lite, Pro)
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Nouvelle version 2.0 (version allégée)
Quand utiliser Nova 1.0 par rapport à Nova 2.0
La famille de modèles Amazon Nova propose plusieurs points de fonctionnement en termes de rapport prix/performances afin d'optimiser la précision, la vitesse et les coûts.
Choisissez Nova 2.0 lorsque vous avez besoin des éléments suivants :
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Capacités de raisonnement améliorées grâce à la 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 d'outils
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Gestion étendue du contexte avec une précision et une stabilité accrues à des durées de contexte plus longues
Note
Le modèle plus grand n'est pas toujours meilleur. Tenez compte du compromis coût-performance et des besoins spécifiques de votre entreprise lorsque vous choisissez entre les modèles Nova 1.0 et Nova 2.0.
