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監督式微調 (SFT)
監督式微調 (SFT) 會使用標記的輸入輸出對來訓練模型。此模型會從包含提示和回應的示範範例中學習，改善其功能以符合特定任務、指示或所需行為。
何時使用 SFT
當您可以透過標記的範例指定正確的行為時，請使用 SFT。SFT 的理想時機：
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您有高品質的輸入輸出對，可示範所需的行為
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您想要教導模型特定的回應格式、色調或樣式
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您的任務需要下列特定網域的指示或工作流程
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您需要針對多模式任務 （文字、影像、影片或工具呼叫） 調整模型
支援的模型
SFT 適用於下列 Amazon Nova 模型：
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Nova 1.0 (Micro、Lite、Pro)
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Nova 2.0 （精簡型）
何時使用 Nova 1.0 與 Nova 2.0
Amazon Nova 系列模型提供多個價格效能操作點，可在準確度、速度和成本之間進行最佳化。
當您需要下列項目時，請選擇 Nova 2.0：
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支援明確推理模式的增強推理功能
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跨其他語言的更廣泛多語言效能
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改善複雜任務的效能，包括編碼和工具使用
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以更長的內容長度提供更高的準確性和穩定性的延伸內容處理
注意
較大的模型不一定會更好。在 Nova 1.0 和 Nova 2.0 模型之間進行選取時，請考慮成本效能權衡和您的特定業務需求。
