Peaufinage supervisé (Full FT, PEFT)

Le peaufinage supervisé (SFT) est le processus qui consiste à fournir un ensemble de paires invite-réponse à un modèle de fondation afin d’améliorer les performances d’un modèle de fondation pré-entraîné sur une tâche spécifique. Les exemples étiquetés sont présentés sous forme de paires invite-réponse et formulés comme des instructions. Ce processus d'optimisation modifie les poids du modèle.

Il est recommandé d’utiliser le SFT lorsque vous disposez de données spécifiques à un domaine qui nécessitent la fourniture de paires invite-réponse spécifiques pour obtenir des résultats optimaux. Le SFT à rang complet et le SFT à paramètres efficaces sont tous deux disponibles.

Pour obtenir des instructions détaillées sur l’utilisation du SFT avec la personnalisation du modèle Amazon Nova, veuillez consulter la section Peaufinage supervisé (Full FT, PEFT) du guide de l’utilisateur SageMaker.