Amazon ha presentado Amazon Bedrock Model Distillation, una innovadora solución diseñada para enfrentar uno de los principales retos de las organizaciones en la implementación de inteligencia artificial generativa: optimizar el rendimiento al mismo tiempo que se reducen costos y latencia. Esta técnica permite transferir el conocimiento de modelos de base más grandes y competentes, denominados «maestros», a modelos más pequeños y eficientes, conocidos como «estudiantes». El resultado son modelos especializados que sobresalen en tareas específicas, gracias a la incorporación de técnicas avanzadas de aumento de datos y mejoras en el rendimiento con la familia de modelos Llama de Meta.
Uno de los aspectos más destacados de esta nueva herramienta es su capacidad para gestionar la llamada a funciones, lo que implica que los modelos puedan interaccionar eficientemente con herramientas externas, bases de datos y APIs. Esto se traduce en una precisión notable en la ejecución de funciones específicas. Tradicionalmente, los modelos más grandes son los que logran identificar estas funciones de manera más efectiva, pero su utilización conlleva tiempos de respuesta más prolongados y costos elevados. Con Amazon Bedrock Model Distillation, los modelos más pequeños logran igualar la precisión en la llamada a funciones, a la vez que reducen significativamente los tiempos de respuesta y los costos operativos.
La propuesta de valor de esta solución es significativa, ya que permite a las organizaciones implementar agentes de IA que no solo conservan alta precisión en la selección de herramientas y construcción de parámetros, sino que también se benefician de un menor tamaño y un rendimiento mejorado. Esto aumenta la accesibilidad económica de arquitecturas complejas en una variedad más amplia de aplicaciones.
Para implementar correctamente Amazon Bedrock Model Distillation, es esencial cumplir varios requisitos. Entre ellos se incluye poseer una cuenta activa de AWS, gestionar modelos de maestro y estudiante adecuados, contar con un bucket de S3 para el almacenamiento de conjuntos de datos y artefactos y tener los permisos de IAM necesarios.
La preparación efectiva de los datos es clave para el éxito de la destilación de funciones. Amazon Bedrock ofrece dos métodos para preparar los datos de entrenamiento: mediante la subida de archivos JSONL a Amazon S3 o utilizando registros de invocación históricos. Es crucial que las especificaciones de las herramientas se presenten en el formato correcto para garantizar un proceso de destilación exitoso.
Las mejoras que introduce Amazon Bedrock Model Distillation abarcan un soporte más amplio para diversos modelos y la inclusión de tecnología avanzada para la síntesis de datos, la cual genera ejemplos de entrenamiento adicionales que potencian la capacidad del modelo. Asimismo, ha aumentado la transparencia en el proceso de entrenamiento, permitiendo a los usuarios visualizar cómo fue entrenado su modelo y ofrecer informes sobre prompts aceptados y rechazados.
Evaluaciones realizadas han demostrado que los modelos destilados en el uso de llamadas a funciones pueden alcanzar una precisión comparable a la de modelos significativamente más grandes, con tiempos de inferencia más rápidos y costos operativos reducidos. Esto facilita una implementación escalable de agentes de IA capaces de interactuar con herramientas y sistemas externos en múltiples aplicaciones empresariales. En este contexto, la combinación de precisión, velocidad y eficiencia de costos se perfila como un factor vital para los desarrolladores que buscan maximizar el potencial de la inteligencia generativa en sus proyectos.
