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Amazon Nova Forge
Cree sus propios modelos de frontera
Presentamos Amazon Nova Forge: cree sus propios modelos de frontera con Nova
Nova Forge es un servicio nuevo para crear sus propios modelos de frontera con Nova. Los clientes de Nova Forge pueden iniciar su desarrollo desde los puntos de control iniciales de los modelos, combinar datos patentados con datos de formación seleccionados por Amazon Nova y alojar sus modelos personalizados de forma segura en AWS.
Nova Forge es la forma más fácil y rentable de crear su propio modelo de frontera.
Beneficios
Comience a desarrollar su modelo personalizado en SageMaker AI utilizando los puntos de control iniciales de Nova en las fases previas, intermedias o posteriores al entrenamiento. Esto le permite introducir sus propios datos patentados en el punto óptimo del entrenamiento del modelo, lo que maximiza el aprendizaje del modelo a partir de sus datos.
Combine datos patentados con datos de entrenamiento seleccionados por Amazon Nova utilizando las recetas de SageMaker proporcionadas por Amazon. Este enfoque le permite crear un modelo que comprenda en profundidad el conocimiento exclusivo de su organización, al tiempo que minimiza los riesgos, como el olvido catastrófico, y preserva las capacidades fundamentales, como el razonamiento.
Integre las funciones de recompensa en su entorno para el refinamiento de refuerzo (RFT). Esto permite que el modelo aprenda de los comentarios generados en su entorno a partir de sus aplicaciones.
Use el kit de herramientas de IA responsable disponible en Nova Forge para configurar los ajustes de seguridad y la moderación de contenido de su modelo personalizado. Puede ajustar la configuración para que se adapte a sus necesidades empresariales específicas en áreas como la seguridad, la protección y la gestión.
Manténgase a la vanguardia de la tecnología de inteligencia artificial con acceso anticipado a los nuevos modelos Nova, incluidos Nova 2 Pro y Nova 2 Omni.
Control y flexibilidad en todas las fases de entrenamiento del modelo
Maximice el aprendizaje en las primeras etapas de la formación
Los clientes con grandes volúmenes de datos no estructurados pueden introducir sus datos mediante la formación previa continua (CPT). Empezar por el punto de control previamente entrenado garantiza que los nuevos conjuntos de datos se introduzcan en el modelo cuando esté en su punto máximo para aprender nuevos dominios, al tiempo que se combinan los datos de entrenamiento de Nova para minimizar riesgos como el olvido catastrófico de las capacidades fundamentales.
Mejore las capacidades del modelo mediante conjuntos de datos especializados
Para los clientes con volúmenes intermedios de datos no estructurados, Nova Forge proporciona modelos de puntos de control y recetas para introducir datos a mitad de la formación, donde la propensión a aprender de los nuevos datos de formación no es tan alta como en la fase previa a la formación. Al igual que con la formación previa, los clientes pueden combinar sus datos patentados con los datos de formación seleccionados por Amazon Nova durante la fase de formación intermedia. Esto permite que el modelo absorba el conocimiento de un dominio específico y, al mismo tiempo, retenga capacidades generales como la comprensión del lenguaje y el razonamiento, pero con una tasa de aprendizaje más conservadora para evitar un olvido catastrófico.
Genere respuestas eficaces y específicas para cada aplicación mediante la combinación de datos y SFT
El refinamiento supervisado utiliza datos etiquetados, como conjuntos de datos de instrucciones y respuestas, para enseñar al modelo cómo responder a los patrones de consultas. Los clientes pueden optar por ejecutar el refinamiento supervisado en un punto de control base personalizado que hayan creado, el punto de control base prediseñado de Nova o el modelo ajustado según las instrucciones de Nova, de acuerdo con sus necesidades y la disponibilidad de datos de entrenamiento. Al igual que con CPT, los clientes pueden combinar sus datos patentados con conjuntos de datos etiquetados seleccionados por Amazon Nova durante el refinamiento supervisado. Esto permite a los clientes entrenar el modelo para sus aplicaciones especializadas y, al mismo tiempo, mantener amplias capacidades del modelo, como el seguimiento de instrucciones.
Maximice la precisión y alinee el modelo con los comentarios y simulaciones del mundo real
El aprendizaje por refuerzo (RL) ajusta aún más el comportamiento del modelo mediante señales de recompensa y comentarios humanos. En la fase de RL, los clientes de Nova Forge pueden alinear su modelo utilizando los comentarios de las funciones de recompensa remotas. Esto les permite utilizar los comentarios de entornos personalizados con herramientas y verificadores patentados a través de una API durante la alineación. A diferencia del estándar del sector de funciones de recompensa sencillas definidas en pequeños archivos de Python, este enfoque basado en API permite a los clientes integrar sofisticados aprovechamientos de entornos personalizados y ejecutarlos a escala. Entre los ejemplos de funciones de recompensa personalizadas se incluyen los simuladores de física, la evaluación de códigos complejos mediante sistemas internos con llamadas a herramientas anidadas y las tareas robóticas comparadas con marcos de prueba patentados.
Capacidades de personalización y formación de Nova
Trabajar con Nova Forge nos permite mejorar la moderación de contenido en Reddit con un sistema más unificado que ya está ofreciendo resultados impresionantes. Vamos a reemplazar varios modelos diferentes por una solución única y más precisa que hace que la moderación sea más eficiente. La capacidad de reemplazar varios flujos de trabajo de aprendizaje automático especializados por un enfoque coherente marca un cambio en la forma en que implementamos y escalamos la IA en Reddit. Tras ver estos éxitos iniciales en nuestras iniciativas de seguridad, estamos ansiosos por explorar cómo Nova Forge podría ayudar en otras áreas de nuestro negocio.
Chris Slowe
Director de tecnología de Reddit
Estamos utilizando Nova Forge para crear un asistente de descubrimiento de fármacos unificado que pueda predecir las propiedades moleculares, resolver problemas químicos y generar nuevos candidatos a fármacos. Al analizar computacionalmente a miles de candidatos antes de realizar las pruebas en el laboratorio, donde cada experimento cuesta miles, podemos ofrecer mejores medicamentos a los pacientes con mayor rapidez y, al mismo tiempo, reducir los costos. Gracias al refinamiento supervisado y el refinamiento de refuerzo con Nova 2 Lite, ya hemos superado en un 20-50% a los modelos de grandes lenguajes existentes, como el Sonnet 4, en tareas de predicción de propiedades. También hemos superado o igualado el rendimiento de varios modelos GNN especializados en las mismas tareas y ahora estamos pasando a la generación molecular.
Leela Dodda
Director de Química Computacional, Nimbus Therapeutics
Nova Forge nos permite crear LLM específicos para la industria como una alternativa atractiva a los modelos de peso abierto. Al utilizar la IA de SageMaker con una infraestructura de formación gestionada, podemos desarrollar de forma eficiente modelos especializados, como nuestro LLM japonés en servicios financieros, mediante la combinación de datos seleccionados por Amazon Nova con nuestros conjuntos de datos patentados.
Takahiko Inaba
Director de IA y director general de Nomura Research Institute, Ltd.
En Cosine AI, superamos constantemente los límites de los agentes de desarrollo de software mediante el refinamiento de refuerzo. Hemos diseñado conjuntamente el enfoque basado en API de Nova Forge que nos permite utilizar nuestras herramientas y nuestro entorno internos para que el modelo aprenda y optimice los desafíos exactos a los que se enfrenta su empresa, un componente crucial para alcanzar la vanguardia.
Yang Li
Cofundador de Cosine AI - Yang Li, cofundador de Cosine AI
Estamos utilizando el programa Nova Forge para crear una IA de última generación para nuestros múltiples negocios y operaciones. En Sony Group, nos planteamos el desafío de aumentar 100 veces la eficiencia del proceso de revisión y evaluación, utilizando un agente de inteligencia artificial impulsado por un modelo desarrollado a través de Nova Forge. Gracias al refinamiento de refuerzo, los primeros resultados muestran que estamos superando el rendimiento de los modelos más grandes, al tiempo que nos beneficiamos de la latencia y la rentabilidad de Nova.
Masahiro Oba
Director general sénior de la división de aceleración de IA, plataforma digital y tecnológica de Sony Group Corporation
Nova 2 Lite nos permite desarrollar una experiencia conversacional de vanguardia, al reinventar la forma en que los usuarios interactuarán con el sitio web de Siemens. Al aprovechar las capacidades de refinamiento de Nova, podemos optimizar la salida contextual de nuestro sistema de generación aumentada de recuperación (RAG), refinar la relevancia de las llamadas a herramientas y aumentar la precisión general de los resultados de búsqueda.
Fabián Fischer
Arquitecto empresarial, Siemens¿Ha encontrado lo que buscaba hoy?
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