Amazon ha dado un paso notable en el campo de la inteligencia artificial generativa con el lanzamiento de Amazon Bedrock Model Distillation. Esta solución innovadora responde a la demanda creciente de mejorar la eficiencia en el uso de IA, al tiempo que se reducen costos y latencia. La técnica se centra en transferir conocimientos de modelos grandes y complejos a versiones más pequeñas y especializadas, manteniendo un rendimiento alto en tareas específicas.
Una de las características más destacadas es la capacidad de llamada a funciones. Esto permite que los modelos interactúen de manera precisa con herramientas externas, bases de datos y APIs. Tradicionalmente, los modelos más grandes tenían la ventaja en identificar correctamente cuándo y cómo invocar estas funciones. No obstante, estos requerían una inversión significativa en términos de costos y tiempos de respuesta. Gracias a esta nueva herramienta de Amazon, los modelos más pequeños ahora pueden ofrecer la misma precisión en la llamada a funciones pero con tiempos de respuesta más rápidos y costos operativos reducidos.
La propuesta de Amazon promete un valor agregado importante: las organizaciones pueden implementar agentes de IA de alta precisión en la selección de herramientas y la construcción de parámetros, optimizando al mismo tiempo el tamaño y el rendimiento de los modelos. Esto permite una accesibilidad económica más amplia para arquitecturas complejas en diversas aplicaciones.
La implementación de Amazon Bedrock Model Distillation requiere cumplir con ciertos requisitos técnicos, como tener una cuenta activa de AWS y asegurarse de que los permisos de IAM sean correctos. La preparación adecuada de los datos se presenta como un elemento clave para lograr el éxito en la destilación de funciones. Amazon ofrece métodos para preparar datos de entrenamiento, como la carga de archivos JSONL a Amazon S3 o el uso de registros de invocación históricos, destacando la importancia de un formato correcto de las especificaciones para una destilación efectiva.
Entre las mejoras que introduce esta herramienta, se encuentra el soporte ampliado para una gama más amplia de modelos y la implementación de tecnología avanzada de síntesis de datos. Esto ayuda a generar ejemplos de entrenamiento adicionales, mejorando la capacidad del modelo. Además, se ha mejorado la transparencia en el proceso de entrenamiento, proporcionando a los usuarios la posibilidad de visualizar el entrenamiento de sus modelos y obtener informes detallados sobre la aceptación o rechazo de prompts.
Las evaluaciones han demostrado que los modelos destilados son capaces de alcanzar una precisión semejante a modelos mucho más grandes, con tiempos de inferencia más rápidos y costos operativos más bajos. Esto promueve una implementación escalable de agentes de IA con la habilidad de interactuar eficazmente con herramientas y sistemas externos en aplicaciones empresariales variadas. La combinación de precisión, velocidad y eficiencia económica se destaca como un pilar esencial para los desarrolladores que buscan maximizar el potencial de la inteligencia generativa.
