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# 監督式微調 (SFT)
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SFT 訓練程序包含兩個主要階段：
+ **資料準備**：遵循已建立的指導方針，將資料集建立、清除或重新格式化為所需的結構。確定輸入、輸出和輔助資訊 （例如推理追蹤或中繼資料） 已正確對齊並格式化。
+ **訓練組態**：定義模型的訓練方式。使用 時，此組態會寫入 YAML 配方檔案中，其中包含：
  + 資料來源路徑 （訓練和驗證資料集）
  + 金鑰超參數 (epoch、學習率、批次大小）
  + 選用元件 （分散式訓練參數等）

## Nova 模型比較和選擇
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Amazon Nova 2.0 是在比 Amazon Nova 1.0 更大且更多樣化的資料集上訓練的模型。主要改進包括：
+ 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
+ **在較長的內容長度下，以更高的準確性和穩定性進行延伸的內容處理** 

## 何時使用 Nova 1.0 與 Nova 2.0
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在下列情況下選擇 Amazon Nova 1.0：
+ 使用案例需要標準語言理解，無需進階推理
+ 已在 Amazon Nova 1.0 上驗證效能，不需要其他功能