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Fine-tuning supervisionato (SFT)
La regolazione fine supervisionata (SFT) addestra un modello utilizzando coppie di ingresso/uscita etichettate. Il modello apprende da esempi dimostrativi costituiti da suggerimenti e risposte, perfezionando le sue capacità per allinearlo a compiti, istruzioni o comportamenti desiderati specifici.
Quando usare SFT
Usa SFT quando puoi specificare il comportamento corretto attraverso esempi etichettati. SFT è ideale quando:
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Sono disponibili coppie di ingresso/uscita di alta qualità che dimostrano il comportamento desiderato
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Vuoi insegnare al modello un formato, un tono o uno stile di risposta specifici
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L'attività richiede di seguire le istruzioni o i flussi di lavoro specifici del dominio
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È necessario adattare il modello per attività multimodali (testo, immagini, video o chiamate tramite strumenti)
Modelli supportati
SFT è disponibile per i seguenti modelli Amazon Nova:
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Nova 1.0 (Micro, Lite, Pro)
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Nova 2.0 (Lite)
Quando usare Nova 1.0 rispetto a Nova 2.0
La famiglia di modelli Amazon Nova offre diversi punti operativi in termini di rapporto prezzo/prestazioni per ottimizzare precisione, velocità e costi.
Scegli Nova 2.0 quando hai bisogno di quanto segue:
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Capacità di ragionamento migliorate con supporto esplicito della modalità di ragionamento
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Prestazioni multilingue più ampie in altre lingue
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Prestazioni migliorate in attività complesse, tra cui la codifica e l'uso degli strumenti
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Gestione estesa del contesto con maggiore precisione e stabilità a lunghe lunghezze di contesto
Nota
Il modello più grande non è sempre migliore. Quando scegli tra i modelli Nova 1.0 e Nova 2.0, considera il compromesso tra costi e prestazioni e i tuoi requisiti aziendali specifici.
