Amazon ha introducido Amazon Bedrock Model Distillation, una innovadora solución diseñada para enfrentar el desafío de implementar inteligencia artificial generativa mientras se optimizan costos y latencia. Esta técnica permite transferir el conocimiento de modelos de base más extensos y competentes a modelos más pequeños y eficientes, logrando crear modelos especializados con habilidades destacadas en tareas específicas. La propuesta incorpora técnicas avanzadas de aumento de datos y mejoras en el rendimiento, utilizando la familia de modelos Llama de Meta.
Una de las características más importantes de esta nueva herramienta es su capacidad para la llamada a funciones, que habilita a los modelos a interactuar con herramientas externas, bases de datos y APIs, determinando con precisión cuándo y cómo ejecutar funciones específicas. Tradicionalmente, los modelos más grandes eran los más efectivos en identificar funciones adecuadas, pero su uso implicaba costos mayores y tiempos de respuesta más largos. Amazon Bedrock Model Distillation permite ahora que modelos más pequeños igualen esta precisión, ofreciendo tiempos de respuesta más rápidos y menores costos operativos.
El beneficio es considerable: las organizaciones pueden desplegar agentes de IA que conservan una alta precisión en la selección de herramientas y en el diseño de parámetros, mientras disfrutan de un menor tamaño y mayor rendimiento. Esto facilita la accesibilidad económica de arquitecturas complejas en una variedad más amplia de aplicaciones.
Para implementar correctamente Amazon Bedrock Model Distillation, se requieren varios elementos, como una cuenta activa de AWS, modelos de maestro y estudiante adecuados, un bucket de S3 para almacenar datos y los permisos de IAM necesarios.
La preparación de datos efectiva es crucial para el éxito de la destilación de funciones. Amazon Bedrock ofrece dos métodos principales para preparar datos de entrenamiento: subir archivos JSONL a Amazon S3 o utilizar registros de invocación históricos. Es esencial que las especificaciones de herramientas estén correctamente formateadas para asegurar una destilación exitosa.
Las mejoras que trae Amazon Bedrock Model Distillation incluyen un soporte de modelos más amplio y la incorporación de tecnología avanzada de síntesis de datos, generando ejemplos de entrenamiento adicionales que mejoran la capacidad del modelo. Además, la transparencia en el proceso de entrenamiento se ha mejorado, permitiendo a los usuarios visualizar el entrenamiento de su modelo y recibir informes sobre prompts aceptados y rechazados.
Evaluaciones han mostrado que los modelos destilados para llamadas a funciones pueden alcanzar una precisión comparable a modelos significativamente más grandes, con tiempos de inferencia más rápidos y costos operativos reducidos. Esto permite una implementación escalable de agentes de IA capaces de interactuar eficazmente con herramientas y sistemas externos en diversas aplicaciones empresariales. La combinación de precisión, velocidad y eficiencia de costos resulta esencial para los desarrolladores que buscan maximizar el potencial de la inteligencia generativa en sus aplicaciones.
