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教師ありファインチューニング (SFT) - Amazon Nova

教師ありファインチューニング (SFT)

教師ありファインチューニング (SFT) は、ラベル付き入出力ペアを使用してモデルをトレーニングします。このモデルは、プロンプトとレスポンスで構成されるデモンストレーションの例から学習し、特定のタスク、指示、または望ましい動作に合わせて機能を改善します。

SFT はどのような場合に使用するか

ラベル付きの例を使用して適切な動作を指定できる場合は、SFT を使用します。SFT は、次の場合に最適です。

  • 望ましい動作を示す高品質の入出力ペアがある場合

  • モデルに特定のレスポンス形式、トーン、またはスタイルを学習させたい場合

  • タスクでドメイン固有の手順またはワークフローに従う必要がある場合

  • マルチモーダルタスク (テキスト、画像、動画、またはツール呼び出し) にモデルを適応させる必要がある場合

サポートされているモデル

SFT は、以下の Amazon Nova モデルで使用できます。

  • Nova 1.0 (Micro、Lite、Pro)

  • Nova 2.0 (Lite)

Nova 1.0 または Nova 2.0 を使用する場合

Amazon Nova モデルファミリーは、精度、速度、コストを最適化するために、複数の料金パフォーマンスの運用ポイントを提供します。

以下が必要な場合は、Nova 2.0 を選択します。

  • 明示的な推論モードのサポートによる推論機能の強化

  • 追加言語での多言語パフォーマンスの向上

  • コーディングやツールの使用を含む複雑なタスクのパフォーマンスの向上

  • コンテキスト長が長くても精度と安定性が向上する拡張コンテキスト処理

注記

モデルが大きいほど良いとは限りません。Nova 1.0 モデルと Nova 2.0 モデルのどちらを選択するかは、コストパフォーマンスのトレードオフと特定のビジネス要件を考慮してください。