Amazon Bedrock のファインチューニングで Amazon Nova モデルをカスタマイズする
Amazon AWS AI Blog / 2026/4/9
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要点
- この記事では、ドメイン固有のタスクの例としてインテント分類器を用い、Amazon Bedrock の Amazon Nova モデルをファインチューニングするための手順を段階的に解説する。
- 有意義な性能向上をもたらす主な要因として、高品質な学習データを構築することの重要性を強調している。
- 過学習を避けつつ学習を最適化するために、ハイパーパラメータを設定する方法を扱う。
- 得られたファインチューニング済みモデルのデプロイ方法と、精度の向上やレイテンシの低減といった成果を測定する方法を説明する。
- また、トレーニング指標やロス曲線による評価で、ファインチューニングが効果的に機能したかどうかを検証する方法について述べている。
この記事では、Amazon Nova モデルを使用した Amazon Bedrock におけるモデルのファインチューニングを、意図分類器の例を通じて各ステップを順に説明しながら、ドメイン固有のタスクで優れた性能を達成する完全な実装方法を紹介します。 このガイドを通じて、意味のあるモデル改善につながる高品質な学習データの準備方法、過学習を防ぎつつ学習を最適化するためのハイパーパラメータの設定方法、そして精度の向上とレイテンシーの低減を実現するためにファインチューニングしたモデルをデプロイする方法を学びます。 さらに、学習メトリクスと損失曲線を用いて結果を評価する方法も示します。
