Fine-tuning supervisionato (FT completo, PEFT)

Il fine-tuning supervisionato (Supervised Fine-Tuning, SFT) è il processo in base al quale viene fornita una raccolta di coppie prompt-risposta a un modello di fondazione per migliorare le prestazioni di un modello pre-addestrato su un’attività specifica. Gli esempi etichettati sono formattati come coppie prompt-risposta e formulati come istruzioni. Questo processo di fine-tuning modifica i pesi del modello.

Devi utilizzare SFT in presenza di dati specifici del dominio che richiedono di fornire coppie prompt-risposta specifiche per risultati ottimali. Sono disponibili sia il SFT completo che il SFT efficiente in termini di parametri.

Per istruzioni dettagliate sull’uso di SFT con la personalizzazione del modello di Amazon Nova, consulta la sezione Supervised Fine-Tuning (Full FT, PEFT) dalla guida per l’utente di SageMaker.