Entrenar con Supervised Fine-Tuning (SFT) en datasets sin trazas de razonamiento puede hacer que modelos potentes como Amazon Nova 2 olviden habilidades previas. Self-Distilled Reasoning (SDR) reutiliza las trazas de pensamiento del modelo base para mantener y a veces mejorar el desempeño objetivo sin necesidad de un maestro externo ni anotación humana.
Personalizar modelos con Amazon Nova Forge exige equilibrio: mejorar rendimiento en dominios específicos sin degradar capacidades generales. Esta guía explica los retos clave —como el olvido catastrófico y la sensibilidad de la tasa de aprendizaje— y ofrece estrategias para afinar hiperparámetros y evitar entrenamientos inútiles.
La moderación a escala exige precisión sin sobrefiltrar contenido legítimo. Esta guía explica cómo crear pipelines con Amazon Nova 2 Lite, usar prompts estructurados y libres, y aplicar el estándar MLCommons AILuminate para políticas claras.
El uso de modelos de lenguaje como jueces (RLAIF) acelera y hace más flexible el ajuste por refuerzo de modelos grandes. Aquí explicamos por qué elegir este enfoque, los pasos clave para implementarlo y consideraciones prácticas para entornos latinoamericanos.
Migrar un agente de texto a voz no es solo añadir micrófono: cambia la latencia, la interacción y la arquitectura. Este artículo explica las diferencias clave, prioridades de diseño y cómo Amazon Nova 2 Sonic facilita la transición.
Las funciones de recompensa son el núcleo de la personalización por refuerzo para Amazon Nova. AWS Lambda ofrece una forma serverless y escalable para evaluar respuestas, orientar el aprendizaje y reducir la necesidad de millones de etiquetas manuales.
Nova Forge SDK simplifica la personalización de modelos de lenguaje y reduce la fricción técnica. En este artículo mostramos paso a paso cómo entrenar y afinar un modelo Nova usando SageMaker AI para clasificar preguntas de Stack Overflow.