이번 포스트에서는 아마존 베드록을 사용하여 아마존 노바 모델의 세부 조정(fine-tuning) 과정을 완벽하게 구현하는 방법을 안내합니다. 특히, 도메인 특정 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하는 의도 분류기 예제를 통해 각 단계를 자세히 설명합니다. 이 가이드를 통해 고품질의 훈련 데이터를 준비하여 모델 개선을 이끌어내는 방법, 과적합 없이 학습을 최적화하기 위한 하이퍼파라미터 설정, 그리고 정확도를 높이고 지연 시간을 줄이기 위한 세부 조정된 모델 배포 방법을 배우게 됩니다. 또한, 훈련 지표와 손실 곡선을 사용하여 결과를 평가하는 방법도 소개합니다.

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