이 게시물에서는 아마존 Nova 모델을 사용하여 아마존 Bedrock에서 모델 미세 조정을 완벽하게 구현하는 과정을 안내해 드릴 것입니다. 특정 도메인 작업에서 뛰어난 성능을 보이는 의도 분류기 예시를 통해 각 단계를 시연하며 설명합니다.
이 가이드를 통해 여러분은 의미 있는 모델 개선을 이끌어낼 고품질 훈련 데이터를 준비하고, 과적합 없이 학습을 최적화하기 위한 하이퍼파라미터를 구성하며, 정확도 향상 및 지연 시간 단축을 위해 미세 조정된 모델을 배포하는 방법을 배우게 될 것입니다. 훈련 지표와 손실 곡선을 사용하여 결과를 평가하는 방법도 보여드립니다.