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Amazon Nova Forge
Costruisci i tuoi modelli di frontiera usando Nova
Amazon Nova Forge: costruisci i tuoi modelli di frontiera con Nova
Nova Forge è un nuovo servizio per creare i propri modelli di frontiera utilizzando Nova. I clienti di Nova Forge possono iniziare lo sviluppo partendo dai primi checkpoint dei modelli, combinare dati proprietari con dati di addestramento curati da Amazon Nova e ospitare i propri modelli personalizzati in modo sicuro su AWS.
Nova Forge è il modo più semplice ed economico per creare il proprio modello di frontiera.
Vantaggi
Avvia lo sviluppo del tuo modello personalizzato su SageMaker AI utilizzando i primi checkpoint Nova nelle fasi di pre-addestramento, metà addestramento o post-addestramento. Ciò consente di introdurre i dati proprietari nel punto ottimale dell'addestramento dei modelli, massimizzando l'apprendimento del modello dai dati.
Combina dati proprietari con dati di addestramento curati da Amazon Nova utilizzando le ricette SageMaker fornite da Amazon. Questo approccio consente di creare un modello che comprende a fondo le conoscenze proprietarie della tua organizzazione, riducendo al minimo i rischi come la dimenticanza catastrofica e preservando capacità fondamentali come il ragionamento.
Integra le funzioni di ricompensa nel tuo ambiente per il Reinforcement Fine Tuning (RFT). Ciò consente al modello di apprendere dal feedback generato nell'ambiente dalle applicazioni.
Usa il toolkit di IA responsabile disponibile in Nova Forge per configurare le impostazioni di sicurezza e moderazione dei contenuti del tuo modello personalizzato. È possibile adattare le impostazioni in base alle specifiche esigenze aziendali in ambiti quali sicurezza, protezione e gestione.
Rimani all'avanguardia della tecnologia IA con l'accesso anticipato ai nuovi modelli Nova, tra cui Nova 2 Pro e Nova 2 Omni.
Controllo e flessibilità in tutte le fasi di addestramento dei modelli
Massimizza l'apprendimento nella prima fase dell'addestramento
I clienti con grandi volumi di dati non strutturati possono introdurre i propri dati tramite il pre-addestramento continuato (CPT). Iniziando con il checkpoint pre-addestrato si garantisce che i nuovi set di dati vengano introdotti nel modello quando è al suo massimo per l'apprendimento di nuovi domini, integrando al contempo i dati di addestramento di Nova per ridurre al minimo i rischi come la catastrofica dimenticanza di capacità fondamentali.
Migliora le funzionalità dei modelli utilizzando set di dati specializzati
Per i clienti con volumi intermedi di dati non strutturati, Nova Forge fornisce checkpoint e ricette del modello per introdurre i dati a metà addestramento, dove la propensione ad apprendere dai nuovi dati di addestramento non è impostata su un livello elevato come nella fase di pre-addestramento. Come per il pre-addestramento, i clienti possono combinare i propri dati proprietari con i dati di addestramento curati da Amazon Nova durante la fase di addestramento intermedia. Ciò consente al modello di assorbire conoscenze specifiche del dominio pur mantenendo capacità generali come la comprensione del linguaggio e il ragionamento, ma con un tasso di apprendimento più conservativo per evitare una catastrofica dimenticanza.
Genera risposte efficaci specifiche per le applicazioni tramite SFT e miscelazione dei dati
Il fine-tuning supervisionato utilizza dati etichettati, come set di dati istruzione-risposta, per insegnare al modello come rispondere a modelli di query. I clienti possono scegliere di eseguire il fine-tuning supervisionato su un checkpoint di base personalizzato da loro creato, sul checkpoint di base predefinito di Nova o sul modello ottimizzato per le istruzioni di Nova, a seconda delle loro esigenze e della disponibilità dei dati di addestramento. Come per il CPT, i clienti possono combinare i propri dati proprietari con set di dati etichettati curati da Amazon Nova durante il fine-tuning supervisionato. Ciò consente ai clienti di addestrare il modello per le loro applicazioni specializzate mantenendo al contempo ampie funzionalità del modello, come il rispetto delle istruzioni.
Massimizza la precisione e allinea il modello con feedback e simulazioni reali
L'apprendimento per rinforzo (RL) perfeziona ulteriormente il comportamento del modello utilizzando segnali di ricompensa e feedback umano. Nella fase RL, i clienti di Nova Forge possono allineare il proprio modello utilizzando il feedback delle funzioni di ricompensa remote. Ciò consente loro di utilizzare il feedback proveniente da ambienti personalizzati con strumenti e verificatori proprietari tramite un'API durante l'allineamento. A differenza dello standard di settore delle semplici funzioni di ricompensa definite in piccoli file Python, questo approccio basato su API consente ai clienti di integrare sofisticati cablaggi di ambiente personalizzati ed eseguirli su larga scala. Esempi di funzioni di ricompensa personalizzate includono simulatori di fisica, valutazione di codici complessi utilizzando sistemi interni con chiamate di strumenti annidate e attività di robotica rispetto a framework di test proprietari.
Funzionalità di personalizzazione e addestramento di Nova
La collaborazione con Nova Forge ci consente di migliorare la moderazione dei contenuti su Reddit con un sistema più unificato che sta già producendo risultati impressionanti. Stiamo sostituendo una serie di modelli diversi con un'unica soluzione più accurata che rende la moderazione più efficiente. La capacità di sostituire più flussi di lavoro ML specializzati con un approccio coeso segna un cambiamento nel modo in cui implementiamo e scaliamo l'IA su Reddit. Dopo aver visto questi primi successi nei nostri sforzi di sicurezza, siamo ansiosi di scoprire come Nova Forge potrebbe aiutare in altre aree della nostra attività.
Chris Slowe
CTO, Reddit
Stiamo usando Nova Forge per creare un assistente unificato per la scoperta di farmaci in grado di prevedere le proprietà molecolari, ragionare sui problemi chimici e generare nuovi farmaci candidati. Esplorando migliaia di candidati computazionalmente prima dei test in laboratorio, dove ogni esperimento costa migliaia, possiamo fornire farmaci migliori ai pazienti più velocemente riducendo i costi. Attraverso il fine-tuning supervisionato e il fine-tuning con rinforzo con Nova 2 Lite, abbiamo già sovraperformato i modelli esistenti in linguaggio ampio come Sonnet 4 del 20-50% nelle attività di previsione delle proprietà; abbiamo superato o eguagliato le prestazioni di diversi modelli GNN specializzati nelle stesse attività e ora stiamo passando alla generazione molecolare.
Leela Dodda
Direttore della chimica computazionale, Nimbus Therapeutics
Nova Forge ci consente di costruire LLM specifici del settore come alternativa convincente ai modelli open-weight. Basandoci sull'intelligenza artificiale di SageMaker con un'infrastruttura di addestramento gestita, possiamo sviluppare in modo efficiente modelli specializzati come il nostro LLM giapponese per i servizi finanziari combinando i dati curati da Amazon Nova con i nostri set di dati proprietari.
Takahiko Inaba
Responsabile dell'IA e amministratore delegato, Nomura Research Institute, Ltd.
In Cosine AI, ampliamo costantemente i confini degli agenti di sviluppo software attraverso il fine-tuning con rinforzo. Abbiamo co-progettato l'approccio basato su API di Nova Forge, che ci consente di utilizzare i nostri strumenti e l'ambiente interni affinché il modello apprenda e ottimizzi esattamente le sfide che la tua azienda deve affrontare, un elemento fondamentale del modo in cui abbiamo raggiunto l'avanguardia.
Yang Li
Co-fondatore, Cosine AI - Yang Li, Co-fondatore, Cosine AI
Stiamo utilizzando il programma Nova Forge per creare un'intelligenza artificiale all'avanguardia per le nostre diverse attività e operazioni. In Sony Group, stiamo sfidando noi stessi ad aumentare l'efficienza del processo di revisione e valutazione di 100 volte, utilizzando un agente IA basato su un modello sviluppato tramite Nova Forge. Grazie al fine-tuning con rinforzo, i primi risultati mostrano che stiamo superando le prestazioni dei modelli più grandi, beneficiando al contempo della latenza e delle prestazioni di prezzo di Nova.
Masahiro Oba
Direttore generale senior della divisione AI Acceleration, piattaforma digitale e tecnologica per Sony Group Corporation
Nova 2 Lite ci consente di sviluppare un'esperienza conversazionale di nuova generazione, reinventando il modo in cui gli utenti interagiranno con il sito Web di Siemens. Sfruttando le capacità del fine-tuning di Nova, possiamo ottimizzare l'output contestuale del nostro sistema RAG, perfezionare la pertinenza delle chiamate degli strumenti e aumentare l'accuratezza complessiva dei risultati di ricerca.
Fabian Fischer
Enterprise Architect, SiemensHai trovato quello che cercavi?
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