En el reciente AWS Summit celebrado en Nueva York, Amazon presentó una nueva suite de capacidades de personalización para sus modelos de inteligencia artificial de la fundación Amazon Nova. Esta innovación se pone a disposición de los usuarios a través de recetas predefinidas en Amazon SageMaker AI, permitiendo adaptar modelos como Nova Micro, Nova Lite y Nova Pro durante todas las fases del ciclo de entrenamiento, incluyendo pre-entrenamiento, ajuste fino supervisado y alineación.
La primera técnica disponible es la Optimización de Preferencias Directa (DPO), que permite ajustar las respuestas del modelo según las preferencias del usuario. Esta técnica emplea pares de respuestas preferidas y no preferidas para guiar al modelo hacia resultados que reflejen mejor los deseos del usuario. Los modelos personalizados obtenidos de este modo pueden desplegarse en Amazon Bedrock con un rendimiento de salida ya establecido, beneficiándose de la eficiencia en parámetros del DPO para realizar inferencias bajo demanda.
Las recetas de personalización se encuentran en los trabajos de entrenamiento de SageMaker, proporcionando flexibilidad para elegir el entorno adecuado según las necesidades de infraestructura y escala. Un flujo de trabajo definido permite que el usuario seleccione una receta de personalización que controla los parámetros de entrenamiento de Amazon Nova. Esta solicitud es procesada por SageMaker, encargado de gestionar la infraestructura y de orquestar el entrenamiento distribuido.
La arquitectura simplificada posibilita una experiencia completamente gestionada, donde los usuarios definen rápidamente los parámetros del modelo Amazon Nova, mientras SageMaker se encarga de toda la gestión de infraestructura, con un modelo de precios basado en el tiempo de entrenamiento utilizado.
Adicionalmente, el modelo personalizado de Amazon Nova puede integrarse en Amazon Bedrock usando la API createcustommodel, interactuando con herramientas nativas como Amazon Bedrock Knowledge Bases, Guardrails, y Agents.
Un caso empresarial destacado revela que la adaptación del modelo Amazon Nova Micro puede mejorar funciones estructuradas específicas para flujos de aplicaciones. Se observó una mejora del 81% en la puntuación F1 y un aumento del 42% en métricas ROUGE, expandiendo la eficiencia en aplicaciones como asistentes de soporte al cliente y automatización de procesos.
Con la implementación de técnicas de alineación como DPO, se anticipa que esta tecnología transformará cómo las empresas personalizan y mejoran los modelos de inteligencia artificial, facilitando el acceso a avanzadas personalizaciones para diversas organizaciones.
