AWS Machine Learning Blog· Felix Chin, Jia-You Lin·· 4 時間前
uniopen が Amazon Nova 2 Lite で小売向け審査ポリシーをカスタマイズし本番環境に展開する方法
How uniopen customized Amazon Nova to their retail moderation policies for production deployment
AI による要約
uniopen は Amazon SageMaker AI で Amazon Nova 2 Lite を教師ありファインチューニングし、プロンプトレベルの出力最適化も行うことで、自社の小売審査ポリシーに適合させた。このポリシーは九種類の行為と、ブランド・その他・禁止という三種類の対象の二軸で分類される。ファインチューニング用データセットには 3391 の対話ウィンドウが含まれ、三種類の構成を 737 の対話ウィンドウからなるホールドアウトテストセットで比較評価した。
入選の記録
基準 60公式・一次情報1 回目 222 回目 22
入選せず二回の合計 44 < 基準の 2 倍 120
- 情報源の区分
- 公式・一次情報、この区分の基準は 60 点
- 予備審査
- 通過:定制Amazon Nova模型用于内容审核
採点はモデルが同じ基準で独立に二回行い、満点は 100。二回の合計が基準の 2 倍に届いたものだけが入選します。基準は情報源の区分ごとに決めています。
情報源:AWS Machine Learning Blog · aws.amazon.com