Ajuste supervisionado (Full FT, PEFT)

Ajuste supervisionado (SFT) é o processo de fornecer um conjunto de pares de prompt-resposta a um modelo de base para melhorar a performance de um modelo de base pré-treinado em uma tarefa específica. Os exemplos rotulados são formatados como prompts, pares de respostas a prompt e expressos como instruções. Esse processo de ajuste fino modifica os pesos do modelo.

Você deve usar o SFT quando tiver dados específicos do domínio que exijam que pares de prompt-resposta específicos sejam fornecidos para que resultados ideais sejam obtidos. Tanto o SFT completo quanto o SFT com eficiência de parâmetros estão disponíveis.

Para obter instruções detalhadas sobre o uso de SFT com personalização de modelos do Amazon Nova, consulte a seção Supervised Fine-Tuning (Full FT, PEFT) no SageMaker User Guide.