亚马逊推出Nova Forge：轻松构建定制前沿模型

快速阅读: 亚马逊推出Nova Forge服务，帮助组织构建定制AI模型，解决专业领域知识嵌入难题，减少灾难性遗忘，提升模型性能和安全性，支持多领域应用，促进AI技术发展。

各组织正在迅速扩大在业务各个领域使用生成式人工智能。对于需要深厚领域知识或特定业务背景的应用，模型必须真正理解其专有知识、工作流程和独特需求。尽管诸如提示工程和检索增强生成（RAG）等技术在许多用例中表现出色，但在将专业知识嵌入模型核心理解方面存在根本限制。监督微调和强化学习有助于定制模型，但它们在开发周期后期操作，在已经完全训练的模型上叠加修改，难以引导模型适应特定领域。

当组织试图通过仅使用专有数据进行持续预训练（CPT）来实现更深层次的定制时，经常会遇到灾难性遗忘问题，即模型在学习新内容时丧失了基础能力。同时，从零开始训练模型所需的数据、计算能力和成本对大多数组织来说仍然是难以克服的障碍。

今天，我们推出亚马逊Nova Forge，这是一项新的服务，旨在帮助您使用Nova构建自己的前沿模型。Nova Forge客户可以从早期模型检查点开始开发，将其数据集与亚马逊Nova策划的训练数据混合，并安全地在AWS上托管自定义模型。Nova Forge是构建自有前沿模型最简单且最具成本效益的方式。

### 用例和应用场景

Nova Forge专为拥有专有或行业特定数据并希望构建真正理解其领域的AI的组织设计。这包括：

– 制造与自动化：构建了解专门工艺、设备数据和行业特定工作流程的模型。

– 研发：创建基于专有研究数据和领域特定知识训练的模型。

– 内容与媒体：开发理解品牌声音、内容标准和特定审核要求的模型。

– 专业行业：训练基于行业特定术语、法规和最佳实践的模型。

根据具体用例，Nova Forge可用于增加差异化功能、提高任务特定准确性、降低成本和降低延迟。

### Nova Forge的工作原理

Nova Forge通过允许您从预训练、中期训练和后期训练阶段的早期检查点开始模型开发，解决了当前定制方法的局限性。您可以将专有数据与亚马逊Nova策划的数据在整个训练阶段混合，利用亚马逊SageMaker AI的全托管基础设施运行训练。这种方法显著减少了仅使用原始数据训练时的灾难性遗忘，有助于保留基础技能——包括核心智能、一般指令遵循能力和安全性——同时融入您的专业知识。

Nova Forge还提供了在您自己的环境中使用奖励函数进行强化学习的能力。这使得模型能够从代表您用例的环境中生成的反馈中学习。除了单步评估外，您还可以使用自己的编排器管理多轮滚动，实现复杂代理工作流和顺序决策任务的强化学习训练。无论您是使用化学工具评分分子设计，还是机器人模拟奖励高效任务完成并惩罚碰撞，都可以直接连接您的专有环境。

您还可以利用Nova Forge内置的负责任AI工具包配置模型的安全性和内容审核设置。您可以根据特定业务需求调整设置，涉及安全、安全性和敏感内容处理等领域。

### 开始使用Nova Forge

Nova Forge与您现有的AWS工作流无缝集成。您可以使用亚马逊SageMaker AI熟悉的工具和基础设施运行训练，然后将自定义Nova模型作为私有模型导入亚马逊Bedrock。这为您提供了与亚马逊Bedrock中任何模型相同的安保性、一致的API和更广泛的AWS集成。

在亚马逊SageMaker Studio中，您现在可以使用亚马逊Nova构建前沿模型。要开始构建模型，请选择要使用的检查点：预训练、中期训练或后期训练。您还可以在此处上传数据集或使用现有数据集。您可以通过混合Nova提供的按领域分类的策划数据集来融合训练数据，这些数据集有助于模型保持通用性能，防止过拟合或灾难性遗忘。此外，您可以选择使用强化微调（RFT）以提高特定领域的事实准确性和减少幻觉。

训练完成后，将模型导入Amazon Bedrock，并开始在应用程序中使用。需要注意的是，Amazon Nova Forge 已在美国东部（北弗吉尼亚）AWS 区域提供服务。该计划包括访问多个Nova模型检查点、将专有数据与Amazon Nova策划的训练数据混合的培训配方、经过验证的训练配方以及与Amazon SageMaker AI和Amazon Bedrock的集成。更多详情请参阅《Amazon Nova 用户指南》，并从Amazon SageMaker AI 控制台探索Nova Forge。有兴趣的组织还可以联系我们的生成式AI创新中心，以获得模型开发项目的额外支持。——丹尼洛

(以上内容均由Ai生成)