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# 監督式微調 (SFT)
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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：
+ 您有高品質的輸入輸出對，可示範所需的行為
+ 您想要教導模型特定的回應格式、色調或樣式
+ 您的任務需要下列特定網域的指示或工作流程
+ 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：
+ Nova 1.0 (Micro、Lite、Pro)
+ 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：
+ 支援明確推理模式的增強推理功能
+ 跨其他語言的更廣泛多語言效能
+ 改善複雜任務的效能，包括編碼和工具使用
+ 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。