Amazon ha lanzado una innovadora solución llamada Amazon Bedrock Model Distillation, diseñada para superar los desafíos que enfrentan las organizaciones al implementar inteligencia artificial generativa. Este nuevo enfoque busca equilibrar el alto rendimiento con la reducción de costos y latencias. A través de esta técnica, se transfiere el conocimiento de modelos de base más grandes y sofisticados a modelos más compactos y eficientes, denominados «estudiantes», que se especializan en tareas concretas. Todo esto es posible gracias a técnicas avanzadas de aumento de datos y mejoras en el rendimiento, utilizando la familia de modelos Llama de Meta.
Uno de los aspectos más destacados de esta herramienta es la capacidad mejorada para la llamada a funciones, lo que permite a los modelos interactuar eficientemente con herramientas externas, bases de datos y APIs, determinando con precisión el momento y la forma de invocar funciones específicas. Tradicionalmente, los modelos grandes son más efectivos en esta identificación, pero implican mayores costos y tiempos de respuesta. Ahora, gracias a Amazon Bedrock Model Distillation, los modelos más pequeños pueden igualar esta precisión mientras ofrecen tiempos de respuesta más rápidos y menores costos operativos.
La propuesta de Amazon es notable: las organizaciones pueden implementar agentes de IA que mantengan alta precisión al seleccionar herramientas y construir parámetros, pero con la ventaja de un menor tamaño y mayor rendimiento. Esto democratiza el acceso a arquitecturas complejas para una variedad de aplicaciones.
Para implementar esta solución correctamente, se requiere una cuenta activa de AWS, además de manejar adecuadamente los modelos de maestro y estudiante, contar con un bucket de S3 para almacenar datos y artefactos, y disponer de los permisos de IAM necesarios.
La correcta preparación de datos es esencial para el éxito en la destilación de funciones. Amazon Bedrock ofrece métodos claros para preparar datos de entrenamiento, como subir archivos JSONL a Amazon S3 o utilizar registros históricos de invocación. Es crucial que las especificaciones estén bien formateadas para facilitar una destilación efectiva.
Las mejoras incorporadas en Amazon Bedrock Model Distillation incluyen un soporte más amplio para modelos y tecnología avanzada de síntesis de datos, que genera ejemplos adicionales para mejorar la capacidad del modelo. Además, se ha mejorado la transparencia en el proceso de entrenamiento, permitiendo a los usuarios visualizar el entrenamiento del modelo y recibir informes detallados.
Los estudios han demostrado que los modelos destilados para llamadas a funciones pueden alcanzar una precisión similar a modelos mucho más grandes, con tiempos de inferencia más rápidos y costos menores. Esto posibilita una implementación escalable de agentes de IA que pueden interactuar eficazmente con herramientas y sistemas externos en diversas aplicaciones empresariales. La combinación de precisión, rapidez y eficiencia de costos emerge como un factor clave para los desarrolladores que buscan maximizar el potencial de la inteligencia generativa en sus proyectos.
