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Amazon Nova Forge
Crie seus próprios modelos de ponta
Amazon Nova Forge: crie seus próprios modelos de ponta
O Nova Forge é um novo serviço para criar seus próprios modelos de ponta usando o Nova. Os clientes do Nova Forge podem começar seu desenvolvimento com os primeiros pontos de verificação de modelos, combinar dados proprietários com dados de treinamento selecionados pelo Amazon Nova e hospedar modelos personalizados com segurança na AWS.
O Nova Forge é a maneira mais fácil e econômica de criar seu próprio modelo de ponta.
Benefícios
Comece o desenvolvimento de seu modelo personalizado no SageMaker AI usando os primeiros pontos de verificação do Nova nas fases de pré-treinamento, durante ou após o treinamento. Isso permite que você introduza seus dados proprietários no ponto ideal do treinamento de modelo, maximizando o aprendizado do modelo com seus dados.
Combine dados proprietários com dados de treinamento selecionados pelo Amazon Nova usando as receitas do SageMaker fornecidas pela Amazon. Essa abordagem permite que você crie um modelo que compreenda profundamente o conhecimento proprietário da sua organização, minimizando riscos como esquecimento catastrófico e preservando capacidades fundamentais, como o raciocínio.
Integre funções de recompensa em seu ambiente para o ajuste fino de reforço (RFT). Isso permite que o modelo aprenda com o feedback gerado em seu ambiente a partir de suas aplicações.
Use o kit de ferramentas de IA responsável disponível no Nova Forge para definir as configurações de segurança e moderação de conteúdo do seu modelo personalizado. Você pode ajustar as configurações para atender às suas necessidades comerciais específicas em áreas como segurança e manuseio.
Fique na vanguarda da tecnologia de IA com acesso antecipado aos novos modelos Nova, incluindo o Nova 2 Pro e o Nova 2 Omni.
Controle e flexibilidade em todas as fases de treinamento de modelo
Maximize o aprendizado na fase inicial do treinamento
Clientes com grandes volumes de dados não estruturados podem apresentar seus dados por meio de pré-treinamento contínuo (CPT). Começar com o ponto de verificação pré-treinado garante que os novos conjuntos de dados sejam introduzidos no modelo quando ele estiver no auge para aprender novos domínios, ao mesmo tempo em que combina os dados de treinamento do Nova para minimizar riscos, como o esquecimento catastrófico das capacidades fundamentais.
Melhore os recursos do modelo usando conjuntos de dados especializados
Para clientes com volumes intermediários de dados não estruturados, o Nova Forge fornece modelos de pontos de verificação e receitas para introduzir dados no meio do treinamento, onde a propensão de aprender com novos dados de treinamento não é tão alta quanto no pré-treinamento. Assim como no pré-treinamento, os clientes podem combinar seus dados proprietários com dados de treinamento selecionados pelo Amazon Nova durante a fase intermediária do treinamento. Isso permite que o modelo absorva o conhecimento específico do domínio, retendo capacidades gerais, como compreensão e raciocínio da linguagem, mas com uma taxa de aprendizado mais conservadora para evitar o esquecimento catastrófico.
Gere respostas efetivas específicas das aplicações por meio de SFT e da combinação de dados
O ajuste fino supervisionado usa dados rotulados, como conjuntos de dados de instruções e respostas, para ensinar o modelo a responder a padrões de consultas. Os clientes podem optar por executar o ajuste fino supervisionado em um ponto de verificação básico personalizado que eles criaram, no ponto de verificação básico pré-criado do Nova ou no modelo ajustado para instruções do Nova, dependendo de suas necessidades e da disponibilidade de dados de treinamento. Assim como no CPT, os clientes podem combinar seus dados proprietários com conjuntos de dados rotulados selecionados pelo Amazon Nova durante o ajuste fino supervisionado. Isso permite que os clientes treinem o modelo para suas aplicações especializadas e, ao mesmo tempo, mantenham amplos recursos do modelo, como seguir instruções.
Maximize a precisão e alinhe o modelo com feedback e simulações reais
O Aprendizado por Reforço (RL) refina ainda mais o comportamento do modelo usando sinais de recompensa e feedback humano. Na fase RL, os clientes do Nova Forge podem alinhar seu modelo usando feedback de funções remotas de recompensa. Isso permite que eles usem feedback de ambientes personalizados com ferramentas e verificadores proprietários por meio de uma API durante o alinhamento. Diferentemente do padrão do setor de funções de recompensa simples definidas em pequenos arquivos Python, essa abordagem baseada em API permite que os clientes integrem sofisticados recursos de ambiente personalizados e os executem em grande escala. Exemplos de funções de recompensa personalizadas incluem simuladores de física, avaliação de código complexo usando sistemas internos com chamadas de ferramentas aninhadas e tarefas de robótica em estruturas de teste proprietárias.
Novos recursos de personalização e treinamento
Trabalhar com o Nova Forge está nos permitindo melhorar a moderação de conteúdo no Reddit com um sistema mais unificado que já está retornando resultados impressionantes. Estamos substituindo vários modelos diferentes por uma solução única e mais precisa que torna a moderação mais eficiente. A capacidade de substituir vários fluxos de trabalho especializados de ML por uma abordagem coesa marca uma mudança na forma como implementamos e escalamos a IA no Reddit. Depois de ver esses primeiros sucessos em nossos esforços de segurança, estamos ansiosos para explorar como o Nova Forge pode ajudar em outras áreas de nossos negócios.
Chris Slowe
CTO da Reddit
Estamos usando o Nova Forge para criar um assistente unificado de descoberta de medicamentos que pode prever propriedades moleculares, raciocinar por meio de problemas químicos e gerar novos candidatos a medicamentos. Ao explorar milhares de candidatos computacionalmente antes dos testes em laboratório, onde cada experimento custa milhares, podemos levar medicamentos melhores aos pacientes com mais rapidez e, ao mesmo tempo, reduzir custos. Por meio do ajuste fino supervisionado e do ajuste fino de reforço com o Nova 2 Lite, já superamos os grandes modelos de linguagem existentes, como o Sonnet 4, em 20 e 50% em tarefas de previsão de propriedades; excedemos ou igualamos o desempenho de vários modelos GNN especializados nas mesmas tarefas e agora estamos entrando na geração molecular.
Leela Dodda
Diretor de Química Computacional da Nimbus Therapeutics
O Nova Forge nos permite criar LLMs específicos do setor como uma alternativa atraente aos modelos de peso aberto. Executando o SageMaker AI com infraestrutura de treinamento gerenciada, podemos desenvolver com eficiência modelos especializados, como nosso LLM japonês em serviços financeiros, combinando dados selecionados pelo Amazon Nova com nossos conjuntos de dados proprietários.
Takahiko Inaba
Chefe de IA e diretor administrativo do Nomura Research Institute, Ltd.
Na Cosine AI, estamos constantemente ultrapassando os limites dos agentes de desenvolvimento de software por meio do ajuste fino de reforços. Nós co-projetamos a abordagem baseada em API do Nova Forge, que nos permite usar nossas ferramentas e ambiente internos para que o modelo aprenda e otimize os desafios exatos que sua empresa enfrenta, um componente crucial de como alcançamos o estado da arte.
Yang Li
Cofundadora da Cosine AI - Yang Li, cofundadora da Cosine AI
Estamos utilizando o programa Nova Forge para criar IA de última geração para nossos diversos negócios e operações. No Grupo Sony, estamos nos desafiando a aumentar a eficiência do processo de revisão e avaliação em 100 vezes, usando um agente de IA alimentado por um modelo desenvolvido pelo Nova Forge. Usando o ajuste fino de reforço, os primeiros resultados mostram que estamos excedendo o desempenho de modelos maiores, ao mesmo tempo em que nos beneficiamos da latência e do desempenho de preço do Nova.
Masahiro Oba
Gerente geral sênior da Divisão de Aceleração de IA, Plataforma Digital e Tecnológica da Sony Group Corporation
O Nova 2 Lite nos permite desenvolver a experiência de conversação da próxima geração, reinventando a forma como os usuários interagirão com o site da Siemens. Aproveitando os recursos de ajuste fino do Nova, podemos otimizar a saída contextual do nosso sistema de geração aumentada de recuperação (RAG), refinar a relevância das chamadas de ferramentas e aumentar a precisão geral dos resultados da pesquisa.
Fabian Fischer
Arquiteto empresarial da SiemensVocê encontrou o que estava procurando hoje?
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