Amazon Web Services ha introducido una innovadora herramienta en su plataforma Amazon Bedrock llamada «Model Distillation». Esta nueva característica está diseñada para proporcionar a las empresas modelos de inteligencia artificial (IA) que son más eficientes y rentables, sin comprometer la precisión. Al centrarse en la creación de modelos más pequeños, ágiles y adaptados a casos específicos, Amazon busca ofrecer un rendimiento equiparable a sus modelos más avanzados en términos de precisión.
El proceso de destilación de modelos se centra en la transferencia de conocimiento desde un modelo complejo, conocido como «maestro», hacia uno más simple, denominado «estudiante». Este enfoque permite que el modelo estudiante, al ser más pequeño, ofrezca rapidez y mayor rentabilidad, mientras iguala la efectividad del modelo maestro en aplicaciones específicas. La transferencia de conocimiento se logra a través de la generación de respuestas personalizadas del modelo maestro, que son utilizadas para refinar al modelo estudiante.
Amazon Bedrock, la plataforma que soporta esta nueva funcionalidad, proporciona una gama de modelos fundacionales de alta calidad y herramientas para crear aplicaciones de IA generativa con un fuerte enfoque en seguridad, privacidad y responsabilidad. Gracias a la destilación de modelos, ahora es posible personalizar modelos según necesidades específicas utilizando datos sintéticos generados por modelos avanzados. Actualmente, esta función soporta modelos de tres proveedores: Amazon, Anthropic y Meta, permitiendo que ambos modelos, maestro y estudiante, pertenezcan al mismo proveedor.
Los beneficios de esta funcionalidad incluyen, principalmente, eficiencia, optimización de costes, personalización avanzada y facilidad de uso. Los modelos distilados no solo alcanzan precisiones comparables a los modelos más completos, sino que también aseguran rapidez operativa y costes de inferencia más bajos. Además, Amazon Bedrock automatiza la creación de conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad, eliminando la necesidad de etiquetado manual.
Esta tecnología tiene aplicaciones variadas con un impacto significativo en distintos sectores. En generación de búsqueda aumentada (RAG), facilita la creación de sistemas de recuperación de información a gran escala. En automatización de resúmenes, permite procesar grandes cantidades de contenido corporativo en tiempo real. Asimismo, en implementación de chatbots, mejora la atención al cliente con múltiples conversaciones simultáneas a costes reducidos. Finalmente, en clasificación de texto, permite el desarrollo de modelos rápidos para categorizar grandes volúmenes de datos de servicio al cliente.
El proceso de trabajo con esta herramienta implica varios pasos, desde la selección de modelos en función del rendimiento, latencia y costo, hasta la configuración y evaluación de los datos de entrada para la destilación. Una vez implementados, los modelos distilados pueden ofrecer capacidades mejoradas y especializadas.
La introducción de la Model Distillation en Amazon Bedrock ofrece a las empresas la posibilidad de aprovechar el poder de los modelos fundacionales mientras optimizan la latencia, costes y recursos, fomentando la innovación en sectores como los servicios financieros, la moderación de contenido, la salud y la atención al cliente. Esta innovación representa un avance significativo hacia soluciones de IA más accesibles y personalizadas, alentando a las organizaciones a explorar nuevas oportunidades de eficiencia y creatividad.
