Artificial Intelligence
Construya agentes eficientes con destilación de conocimientos en Amazon SageMaker AI
Según AWS. Aprenda a utilizar la destilación de conocimientos a nivel de secuencia para ajustar un agente de compras en Amazon SageMaker AI.
Por Redacción TigerIQPublicado 03/11/2026, 00:275 min de lecturaCompartir · LinkedInCompartir · Correo
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Ilustración generada por TigerIQ a partir del tema de la historia.
PUNTOS CLAVE
- • Utilice la destilación de conocimientos a nivel de secuencia para crear agentes eficientes.
- • Genere trayectorias de múltiples pasos con un modelo profesor de frontera.
- • Ajuste un modelo estudiante más pequeño utilizando entrenamiento sin servidor en Amazon SageMaker AI.
Destilación de conocimientos a nivel de secuencia
La destilación de conocimientos a nivel de secuencia utiliza un modelo profesor para generar respuestas de alta calidad y luego entrena a un modelo estudiante con esas respuestas mediante un ajuste fino supervisado. Solo necesita el texto del profesor sin acceso a logits o infraestructura de aprendizaje por refuerzo.
Resumen de la solución
Un profesor de frontera en Amazon Bedrock actúa como el agente ShoppingBench para generar trayectorias, y un evaluador de referencia conserva solo aquellas que resuelven la tarea para ajustar un modelo estudiante mediante la personalización de modelos sin servidor en Amazon SageMaker AI.
FUENTES Y METODOLOGÍA
- 1. aws.amazon.comAbrir fuente