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模型自定义，抹布或两者：与亚马逊Nova的案例研究

2025年4月10日 16:50 33 Comments
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引入Amazon Nova模型代表了AI领域的重大进步，为大语言模型（LLM）优化提供了新的机会。在这篇文章中，我们演示了如何有效地执行模型自定义和用亚马逊NOVA模型作为基线。我们使用最新的Amazon Nova模型进行了模型定制和抹布之间的全面比较研究，并共享这些有价值的见解。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
随着企业和开发人员越来越寻求为特定任务优化其语言模型，模型自定义和检索增强生成（RAG）之间的决策变得至关重要。在这篇文章中，我们试图通过提供清晰，可操作的准则和有关何时使用每种方法的最佳实践来满足这一需求，从而帮助您做出明智的决定，与您的独特要求和目标保持一致。介绍Amazon Nova模型代表了AI领域的重大进步，为大型语言模型（LLM）提供了新的机会（LLM）优化。在这篇文章中，我们演示了如何有效地执行模型自定义和用亚马逊NOVA模型作为基线。我们使用最新的亚马逊NOVA模型在模型定制和抹布之间进行了全面的比较研究，并共享这些有价值的见解。在本节中，我们讨论了细微调整和抹布方法之间的差异，为每种方法提供了常见的用例，并提供了用于实验的基本模型的概述。模型访问外部域特异性数据源。它结合了两个组成部分：检索外部知识和回应的产生。它允许预训练的语言模型在响应生成过程中动态合并外部数据，从而实现更准确和更新的输出。与微调不同的是，在抹布中，该模型没有接受任何培训，并且没有更新模型权重来学习域知识。尽管微调通过将所需的知识直接嵌入模型中隐式使用特定于域的信息，但RAG通过外部检索明确地使用特定领域的信息。Model自定义是指调整预训练的语言模型以更好地拟合特定的任务，域，域，或Dataset
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