Amazon Nova Forge の紹介: Nova を使用して独自のフロンティアモデルを構築

組織は、生成 AI の使用をビジネスのあらゆる部分で急速に拡大しています。深い専門知識や特定のビジネスコンテキストを必要とするアプリケーションには、独自の知識、ワークフロー、独自の要件を真に理解したモデルが必要です。

プロンプトエンジニアリングや検索拡張生成 (RAG) などの手法は多くのユースケースでうまく機能しますが、モデルの核となる理解に専門知識を組み込むことに関しては基本的な制限があります。教師ありファインチューニングと強化学習はモデルのカスタマイズに役立ちますが、開発ライフサイクルの後半になってしまい、十分にトレーニングされたモデルの上に修正が重ねられるため、特定の関心領域への誘導が困難になります。

組織が所有データのみを使用して継続的な事前トレーニング (CPT) を通じてより深いカスタマイズを試みると、モデルが新しいコンテンツを学習する過程で基本的な機能が失われるという、破滅的忘却に陥ることがよくあります。同時に、モデルをゼロからトレーニングするのに必要なデータ、コンピューティング、コストは、ほとんどの組織にとって依然として大きな障壁となっています。

2025 年 12 月 2 日は、Nova を使用して独自のフロンティアモデルを構築するための新しいサービス、Amazon Nova Forge をご紹介します。Nova Forge のお客様は、初期のモデルチェックポイントから開発を開始し、データセットを Amazon Nova が収集したトレーニングデータとブレンドし、カスタムモデルを AWS で安全にホストできます。Nova Forge は、独自のフロンティアモデルを構築するための最も簡単で費用対効果の高い方法です。

ユースケースとアプリケーション
Nova Forge は、独自のデータや業界固有のデータにアクセスでき、自社の領域を真に理解する AI を構築したい組織向けに設計されています。これには以下が含まれます。

• 製造と自動化 — 特殊なプロセス、機器データ、業界固有のワークフローを理解するモデルの構築
• 研究開発 — 独自の研究データとドメイン固有の知識に基づいてトレーニングされたモデルの作成
• コンテンツとメディア — ブランドボイス、コンテンツ基準、特定のモデレーション要件を理解するモデルの開発
• 専門業界 — 業界固有の用語、規制、ベストプラクティスに関するトレーニングモデル

特定のユースケースによっては、Nova Forge を使用して差別化された機能の追加、タスク固有の精度の向上、コストの削減、レイテンシの削減を行うことができます。

Nova Forge の仕組み
Nova Forge は、トレーニング前、トレーニング中、トレーニング後の各フェーズにわたる初期のチェックポイントからモデル開発を開始できるようにすることで、現在のカスタマイズアプローチの制限に対処します。Amazon SageMaker AI の完全マネージド型インフラストラクチャで実証済みのレシピを使用してトレーニングを実施することで、すべてのトレーニングフェーズで所有データを Amazon Nova が収集したデータと組み合わせることができます。このデータミキシングアプローチは、生データのみを使ったトレーニングと比較して、破滅的忘却を大幅に減らし、専門知識を取り入れながら、コアインテリジェンス、一般的な指示に従う能力、安全上の利点などの基礎スキルを維持するのに役立ちます。

Nova Forge では、独自の環境で報酬関数を使用して強化学習 (RL) を行うことができます。これにより、モデルはユースケースを代表する環境で生成されたフィードバックから学習できます。単一ステップの評価だけでなく、独自のオーケストレーターを使用してマルチターンのロールアウトを管理することもできます。これにより、複雑なエージェントワークフローや一連の意思決定タスクのための RL トレーニングが可能になります。化学ツールを使用して分子設計を採点する場合でも、効率的にタスクを完了して衝突を罰するロボットシミュレーションを使用する場合でも、独自の環境を直接接続できます。

また、Nova Forge に組み込まれている責任ある AI ツールキットを活用して、モデルの安全性とコンテンツモデレーションの設定を構成することもできます。安全、セキュリティ、機密コンテンツの処理など、特定のビジネスニーズに合わせて設定を調整できます。

Nova Forge の使用開始
Nova Forge は既存の AWS ワークフローとシームレスに統合されます。Amazon SageMaker AI の使い慣れたツールとインフラストラクチャを使用してトレーニングを実行し、カスタム Nova モデルをプライベートモデルとして Amazon Bedrock にインポートできます。これにより、Amazon Bedrock の他のモデルと同じセキュリティ、一貫性のある API、幅広い AWS 統合が可能になります。

Amazon SageMaker Studio では、Amazon Nova を使用してフロンティアモデルを構築できるようになりました。

モデルの構築を開始するには、使用するチェックポイント (事前トレーニング済み、中間トレーニング済み、トレーニング後チェックポイント) を選択します。ここにデータセットをアップロードするか、既存のデータセットを使用することもできます。

Nova が提供する厳選されたデータセットを組み合わせることで、トレーニングデータをブレンドできます。これらのデータセットはドメイン別に分類されているため、モデルが一般的なパフォーマンスを維持し、オーバーフィットや破滅的忘却を防ぐのに役立ちます。

オプションで、強化ファインチューニング (RFT) を使用して事実の正確性を高め、特定の領域でのハルシネーションを減らすこともできます。

トレーニングが完了したら、モデルを Amazon Bedrock にインポートして、アプリケーションで使用を開始します。

知っておくべきこと
Amazon Nova Forge は米国東部 (バージニア北部) AWS リージョンでご利用いただけます。このプログラムには、複数の Nova モデルチェックポイントへのアクセス、所有データと Amazon Nova が収集したトレーニングデータを組み合わせるトレーニングレシピ、実証済みのトレーニングレシピ、Amazon SageMaker AI と Amazon Bedrock との統合が含まれます。

詳細については「Amazon Nova ユーザーガイド」をご覧ください。また、Amazon SageMaker AI コンソールから Nova Forge を試してみてください。

専門家による支援を希望する組織は、生成 AI イノベーションセンターに連絡し、モデル開発イニシアチブに関する追加サポートを受けることもできます。

– Danilo

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