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Amazon Nova: Personalización en Amazon SageMaker AI
En el contexto actual del comercio electrónico, la personalización de modelos de IA se ha vuelto esencial para las empresas que buscan mejorar la experiencia del usuario y optimizar sus operaciones. Amazon ha anunciado recientemente una nueva suite de capacidades de personalización para Amazon Nova dentro de Amazon SageMaker AI, facilitando a los clientes la personalización de modelos a lo largo de todo el ciclo de vida del entrenamiento.
Con la inclusión de técnicas como el pre-entrenamiento, el ajuste fino supervisado y la alineación, los usuarios pueden adaptar los modelos Nova Micro, Nova Lite y Nova Pro a sus necesidades específicas, asegurando que reflejen el conocimiento y los flujos de trabajo de la empresa. Esta personalización es crucial para cumplir con requisitos de precisión, coste y latencia en aplicaciones comerciales críticas.
Técnicas de Personalización Disponibles
Amazon Nova ofrece varias técnicas de personalización, cada una diseñada para diferentes objetivos y complejidades de uso. Las siguientes son las técnicas destacadas:
- Ajuste fino supervisado (SFT): Permite personalizar los parámetros del modelo utilizando un conjunto de datos específico de entrada-salida para tareas y dominios objetivos.
- Alineación: Dirige la salida del modelo hacia preferencias deseadas, como requisitos de marca y experiencia del cliente.
- Pre-entrenamiento continuo (CPT): Amplía el conocimiento del modelo a partir de datos no etiquetados específicos de la empresa.
- Destilación de conocimiento: Transfiere conocimiento de un modelo más grande a uno más pequeño y eficiente en costes.
Elección de la Técnica de Personalización Adecuada
La selección de la técnica de personalización adecuada depende de varios factores, incluyendo los objetivos, la complejidad del caso de uso y la disponibilidad de datos. Por ejemplo, el ajuste fino supervisado se puede implementar de dos maneras:
| Técnica | Descripción | Ventajas |
|---|---|---|
| PEFT (Ajuste fino eficiente en parámetros) | Actualiza solo un subconjunto de parámetros a través de capas adaptadoras ligeras. | Entrenamiento más rápido y menores costos computacionales. |
| FFT (Ajuste fino completo) | Actualiza todos los parámetros del modelo, ideal para conjuntos de datos amplios. | Mejores resultados en tareas complejas con grandes volúmenes de datos. |
Implementación de la Personalización de Modelos Nova
Para personalizar un modelo Nova Micro utilizando la optimización de preferencias directas, se puede seguir un sencillo proceso en Amazon SageMaker Studio. Esto incluye seleccionar un modelo y un conjunto de datos de preferencia existente, y luego elegir una receta de ajuste fino para entrenar el modelo.
Además, los usuarios tienen la opción de ejecutar las recetas en trabajos de entrenamiento de SageMaker o en SageMaker HyperPod, optimizando el entorno de entrenamiento según las necesidades específicas del proyecto. Este enfoque permite a las empresas implementar soluciones personalizadas que mejoran la eficacia y la precisión de sus modelos de IA.
Disponibilidad y Próximos Pasos
Los clientes interesados pueden comenzar a explorar las capacidades de personalización de Amazon Nova en Amazon SageMaker AI a partir de su disponibilidad en la región de US East (N. Virginia). Para más información, se puede visitar la página de personalización de Amazon Nova y la guía del usuario de Amazon Nova.
Las capacidades de personalización de Amazon Nova están siendo utilizadas con éxito por clientes como Cosine AI, el MIT y Volkswagen, quienes están implementando estas herramientas para mejorar sus flujos de trabajo y la experiencia del cliente.
Para más detalles sobre esta innovación, se puede consultar el anuncio original en el blog de AWS.
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