ГАЙД · CODING · #2937
Руководство Amazon SageMaker AI: SeqKD для более эффективных агентных моделей
В блоге Amazon SageMaker AI описывается применение sequence-level knowledge distillation (SeqKD) для обучения более компактных и дешёвых «студентских» моделей, воспроизводящих многошаговое поведение крупных «учительских» моделей. В материале показано, как генерировать траектории агента через API учителя, отбирать успешные прогоны с помощью программного оценщика, кодировать данные для SFT, запускать серверное (serverless) обучение и оценивать студента на отложенном бенчмарке.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- В блоге Amazon SageMaker AI описывается применение sequence-level knowledge distillation (SeqKD) для обучения более компактных и дешёвых «студентских» моделей, воспроизводящих многошаговое поведение крупных «учительских» моделей.
- В материале показано, как генерировать траектории агента через API учителя, отбирать успешные прогоны с помощью программного оценщика, кодировать данные для SFT, запускать серверное (serverless) обучение и оценивать студента на отложенном бенчмарке.
- Это важно, потому что SeqKD даёт практичный метод (через API) снизить стоимость инференса на задачу у агентных приложений, сохранив большую часть качества учителя и повысив экономическую эффективность в продакшне.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Это важно, потому что SeqKD даёт практичный метод (через API) снизить стоимость инференса на задачу у агентных приложений, сохранив большую часть качества учителя и повысив экономическую эффективность в продакшне.