En el reciente AWS Summit celebrado en Nueva York, Amazon ha anunciado un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial con la presentación de una nueva suite de capacidades de personalización para sus modelos de la fundación Amazon Nova. Estas herramientas están diseñadas para integrarse perfectamente a través de recetas predefinidas en Amazon SageMaker AI, permitiendo a los usuarios personalizar los modelos Nova Micro, Nova Lite y Nova Pro en cada etapa del ciclo de vida de entrenamiento de modelos.
La introducción de la técnica de Optimización de Preferencias Directas (DPO) se destaca como un componente crucial de esta suite. Esta metodología permite ajustar las respuestas generadas por los modelos según las preferencias específicas del usuario, utilizando pares de respuestas para guiar al modelo hacia salidas más alineadas con los objetivos deseados.
Los modelos personalizados podrán ser desplegados en Amazon Bedrock, con un rendimiento optimizado para inferencia bajo demanda. Las recetas de personalización de Nova están disponibles en trabajos de entrenamiento de SageMaker, ofreciendo una flexibilidad inigualable en la selección del entorno adecuado para distintos requisitos de infraestructura y escala.
El proceso para aplicar estas recetas comienza con la selección de una configuración específica de personalización que establece los parámetros de entrenamiento deseados. Luego, mediante una solicitud API al control de SageMaker, el sistema utiliza un script para ejecutar la receta en un clúster gestionado, asegurando la infraestructura necesaria y coordinando todo el entrenamiento distribuido.
Este enfoque simplificado proporciona a los usuarios una experiencia completamente gestionada, permitiéndoles definir rápidamente los parámetros de entrenamiento en un modelo Amazon Nova y seleccionar su infraestructura preferida, mientras que SageMaker gestiona todos los aspectos de la infraestructura. Además, los modelos personalizados se pueden integrar fácilmente con herramientas nativas como Amazon Bedrock Knowledge Bases, Guardrails y Agents.
Un caso de uso empresarial destacado demuestra cómo la personalización del modelo Amazon Nova Micro ha permitido optimizar funciones estructuradas en flujos de trabajo específicos de aplicaciones, logrando mejoras significativas en la precisión de las métricas, como un aumento del 81% en la puntuación F1 y un incremento del 42% en las métricas ROUGE.
Con la implementación de estas avanzadas técnicas de alineación, se prevé que las empresas puedan transformar la personalización y optimización de sus modelos de IA, haciéndolos más accesibles para organizaciones de diversos sectores. Este avance promete revolucionar la manera en que las empresas abordan la inteligencia artificial, ofreciendo soluciones más eficientes y adaptadas a sus necesidades específicas.
