Personalización de Modelos sin Servidor en SageMaker

AWS anunció la personalización de modelos sin servidor como parte de su plataforma de inteligencia artificial SageMaker, lo que permite a los desarrolladores comenzar a crear modelos de lenguaje grande sin administrar los recursos de cómputo subyacentes. Los usuarios pueden elegir entre una interfaz de punto y clic auto guiada o una experiencia dirigida por un agente que acepta instrucciones en lenguaje natural. La función dirigida por el agente se está lanzando en versión de previsualización. En la práctica, una organización de atención médica podría proporcionar datos etiquetados, seleccionar una técnica de afinamiento y dejar que SageMaker ajuste automáticamente el modelo para comprender mejor la terminología médica.

Afinamiento por Refuerzo en Bedrock

Complementando las actualizaciones de SageMaker, AWS introdujo el afinamiento por refuerzo dentro de su servicio Bedrock. Los desarrolladores pueden definir una función de recompensa personalizada o seleccionar un flujo de trabajo preestablecido, y Bedrock ejecutará todo el proceso de personalización del modelo desde el inicio hasta el final. Esta capacidad extiende la flexibilidad de Bedrock más allá del afinamiento estándar, permitiendo un comportamiento de modelo más matizado alineado con objetivos comerciales específicos.

Nova Forge: Servicio de Modelo Personalizado de Llave en Mano

During la keynote, AWS presentó Nova Forge, un servicio administrado que crea modelos Nova personalizados para clientes empresariales a un precio fijo de $100,000 al año. La oferta está posicionada para clientes que buscan una solución de inteligencia artificial diferenciada sin invertir en el ciclo completo de desarrollo. AWS enfatiza que los modelos personalizados permiten a las empresas adaptar el rendimiento, la marca y el manejo de datos a sus casos de uso únicos.

Modelos Compatible y Opciones de Código Abierto

Las nuevas características de personalización son compatibles con los modelos Nova propietarios de Amazon, así como con modelos de código abierto selectos que tienen pesos públicamente disponibles, incluidos DeepSeek y Meta Llama. Esta amplitud de soporte da a los desarrolladores la libertad de elegir un modelo base que se alinee con sus preferencias técnicas y de licencia.

Implicaciones Estratégicas

Las encuestas de la industria indican que las empresas actualmente prefieren modelos de Anthropic, OpenAI y Google Gemini. Al reducir las barreras para la creación de modelos personalizados y ofrecer un servicio administrado como Nova Forge, AWS apunta a capturar una mayor participación del mercado de inteligencia artificial empresarial. La capacidad de diferenciar soluciones de inteligencia artificial sobre fundamentos de modelos compartidos podría proporcionar una ventaja competitiva para los clientes de AWS que buscan capacidades únicas en sectores congestionados.

Usado: News Factory APP - descubrimiento de noticias y automatización - ChatGPT para Empresas