Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI han presentado nuevas capacidades que permiten a los desarrolladores personalizar modelos de inteligencia artificial (IA) de manera más eficiente, reduciendo costes y mejorando el rendimiento. Estas innovaciones están diseñadas para facilitar la creación de agentes de IA más rápidos y efectivos.
Puntos clave sobre las nuevas capacidades
- Las herramientas avanzadas de Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI brindan acceso a técnicas sofisticadas para la personalización de modelos.
- El Reinforcement Fine Tuning (RFT) en Amazon Bedrock permite ajustar modelos a necesidades específicas, aumentando su precisión.
- Amazon SageMaker AI reduce el tiempo necesario para la personalización avanzada de meses a días, acelerando así el desarrollo y la implementación de soluciones de IA en el mercado.
A medida que las organizaciones adoptan soluciones de IA, la eficiencia se ha convertido en un reto fundamental. Aunque crear aplicaciones de IA es cada vez más accesible, ejecutarlas a gran escala sigue siendo un proceso costoso que demanda muchos recursos. Este problema es especialmente evidente en los agentes de IA, que requieren un alto nivel de inferencia al abordar problemas complejos y coordinar múltiples sistemas. Muchas empresas optan por modelos más grandes para potenciar sus agentes; sin embargo, gran parte del tiempo se dedica a tareas rutinarias que no requieren inteligencia avanzada, lo cual genera costes innecesarios y respuestas lentas.
La solución radica en la personalización: adaptar modelos más pequeños y especializados para manejar las tareas más frecuentes, ofreciendo respuestas rápidas y precisas a un menor coste. Hasta ahora, las técnicas avanzadas de personalización, como el aprendizaje por refuerzo, requerían una considerable experiencia técnica y un extenso tiempo de desarrollo.
Nuevas capacidades en Amazon Bedrock
Con las recientes actualizaciones anunciadas para Amazon Bedrock y SageMaker AI, la personalización avanzada está ahora al alcance de cualquier desarrollador. El RFT en Amazon Bedrock simplifica el proceso necesario para crear una IA eficiente, rápida y rentable. Esta técnica hace que sea posible obtener mejores resultados con modelos más pequeños y ágiles, evitando así depender únicamente de opciones más grandes y costosas.
El procedimiento es directo: los desarrolladores seleccionan su modelo base, lo vinculan a registros históricos o cargan conjuntos de datos específicos. Luego eligen una función de recompensa utilizando reglas predefinidas o plantillas disponibles. Los flujos automatizados gestionan todo el proceso del ajuste fino (fine tuning) sin necesidad de contar con un doctorado en aprendizaje automático; basta con tener claro qué constituye un buen resultado para el negocio.
Clientes como Salesforce han reportado mejoras significativas al utilizar RFT en Amazon Bedrock. Phil Mui, SVP de Ingeniería de Software en Salesforce, destacó: “Las pruebas comparativas demuestran hasta un 73% de mejora en precisión respecto al modelo base”. Esto subraya cómo esta herramienta puede optimizar aún más sus soluciones personalizadas.
Aceleración con Amazon SageMaker AI
Aquellos equipos que buscan mayor control sobre sus flujos de trabajo pueden optar por Amazon SageMaker AI. Desde su lanzamiento en 2017, esta plataforma ha acelerado notablemente el desarrollo de IA. Sin embargo, a medida que las empresas demandan técnicas más avanzadas, surge la necesidad de eliminar obstáculos que prolongaban los procesos durante meses.
SageMaker AI ahora ofrece nuevas capacidades sin servidor que permiten realizar personalizaciones en cuestión de días. Los desarrolladores pueden elegir entre dos experiencias: una agéntica que guía a través del proceso o una autodirigida que otorga control total sobre cada aspecto del ajuste del modelo.
Todas estas opciones permiten acceder a técnicas avanzadas como Aprendizaje por Refuerzo basado en feedback e incluso ajustes finos supervisados. Clientes como Robin AI ya están aprovechando estas innovaciones para mejorar sus procesos internos significativamente.
"La nueva capacidad sin servidor nos permite reducir nuestros ciclos experimentales", afirmó Soumyadeep Bakshi, cofundador de Collinear AI. Esto refleja cómo estas herramientas están transformando la forma en que las empresas abordan la personalización dentro del ámbito tecnológico.
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