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モデルのカスタマイズは、汎用AIモデルを特化した企業資産に変換します。ドメイン特有のデータで基盤モデル（FMs）をファインチューニングすることで、企業はAIに独自のワークフロー、用語、深い専門知識を教え、ブランドボイスに厳密に従わせ、幻覚を減少させます。企業にとって、これは単なる最適化以上のものであり、独自の知的財産の創造です。ファインチューニングされたモデルは、組織の独自の知識とベストプラクティスをそのアーキテクチャに組み込みます。これにより、オフ・ザ・シェルフの公開フロンティアモデルでは再現が難しい競争優位性が構築されます。同時に、ターゲットタスクに小型のオープンウェイトモデルをファインチューニングすることで、はるかに大きな専用モデルのパフォーマンスに匹敵するか、それを超えることがしばしばあります。このアプローチは、コストを大幅に削減しながら、機密データを安全なプライベートインフラ内に保持します。

Amazon SageMaker AIは、企業が基盤モデルを独自のニーズに合わせて調整するための幅広いオープンソースモデルとファインチューニング技術を提供します。現在、SageMaker AIはNVIDIA Nemotron 3モデルのサーバーレスモデルカスタマイズを導入しました。これには、Nemotron 3 Nano（総パラメータ30B、アクティブ3B）とNemotron 3 Super（総パラメータ120B、アクティブ12B）が含まれます。監視付きファインチューニング（SFT）、検証可能な報酬を用いた強化学習（RLVR）、AIフィードバックを用いた強化学習（RLAIF）を使用して、これらの高性能オープンウェイトモデルを特定のドメインやワークフローに適応させることができます。インフラをプロビジョニングしたり管理したりすることなく、これを実現できます。SageMaker AIサーバーレスモデルカスタマイズの詳細については、AWSドキュメントを参照してください。