Überwachte Feinabstimmung (Full FT, PEFT)

Die überwachte Feinabstimmung (SFT, Supervised Fine-Tuning) ist ein Prozess, bei dem eine Sammlung von Prompt-Antwort-Paaren für ein Grundlagenmodell bereitgestellt wird, um die Leistung eines vortrainierten Grundlagenmodells für eine bestimmte Aufgabe zu verbessern. Die gekennzeichneten Beispiele sind als Prompt-Antwort-Paare formatiert und als Anweisungen formuliert. Durch diesen Feinabstimmungsprozess werden die Gewichtungen des Modells geändert.

Sie sollten SFT verwenden, wenn Sie über domainspezifische Daten verfügen, die für optimale Ergebnisse die Bereitstellung bestimmter Prompt-Antwort-Paare erfordern. Es stehen sowohl Full-Rank-SFT als auch parameter-effizientes SFT zur Verfügung.

Ausführliche Anweisungen zur Verwendung von SFT mit der Amazon-Nova-Modellanpassung finden Sie im Abschnitt Überwachte Feinabstimmung (Full FT, PEFT) des SageMaker-Benutzerhandbuchs.