Como a Uniopen personalizou o Amazon Nova para suas políticas de moderação varejista
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A Uniopen, uma plataforma digital do Grupo Uni-President Enterprises de Taiwan, personalizou o Amazon Nova 2 Lite para atender a políticas específicas de moderação no varejo, envolvendo nove categorias de comportamento e três tipos de assunto. A equipe utilizou ajuste fino supervisionado com Adaptação de Baixo Ranque (Low-Rank Adaptation) no Amazon SageMaker AI para reduzir a lacuna entre as capacidades gerais do modelo e sua taxonomia empresarial única. Essa personalização melhorou significativamente o desempenho, elevando a pontuação Macro F1 por Comportamento de 0,5852 para 0,8364 e a Macro F1 por Tipo de Assunto de 0,4162 para 0,8302. Após o ajuste fino, a equipe aplicou otimização em nível de prompt para simplificar os formatos de saída, o que aumentou ainda mais ambas as métricas acima dos respectivos alvos de produção de 0,8500 e 0,8200. A arquitetura de implantação separa as solicitações principais de moderação, tratadas pelo Amazon Nova 2 Lite, dos fluxos de trabalho de correção, apoiados pelo Amazon Nova 2 Pro. Revisores humanos devem verificar todas as correções candidatas antes que elas entrem no conjunto de treinamento, garantindo que os rótulos gerados não sejam tratados como verdade fundamental. Portas rígidas e suaves automatizadas dentro de um pipeline Argo Workflows impedem a promoção caso haja queda na qualidade ou detecção de avisos. Essa abordagem permite automatizar a moderação de rotina, reservando a revisão humana para casos ambíguos, mantendo controles responsáveis de IA durante todo o processo.
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