AWS Bedrock導入強化微調機制,SageMaker AI推無伺服器客製化、協助企業打造高效AI代理
AWS於re:Invent 2025大會宣布為旗下的Amazon Bedrock與Amazon SageMaker AI平台帶來重大更新,聚焦於簡化進階模型客製化 (Model Customization) 的流程。
此次更新將解決企業佈署AI代理 (AI Agents) 時面臨的「效率」與「成本」挑戰,透過導入「強化微調」 (Reinforcement Fine Tuning, RFT)與「無伺服器模型客製化」功能,讓開發者無需具備深厚的機器學習背景,也能輕鬆訓練出更精準、更輕量且具成本效益的客製化模型,進而取代使用成本昂貴的大型通用模型。
Amazon Bedrock RFT:讓模型從回饋中學習,準確率提升66%
在Amazon Bedrock上推出的強化微調 (RFT)機制,簡化了過去極為複雜的強化學習 (Reinforcement Learning) 流程。開發者只需選擇基礎模型 (首波支援 Amazon Nova 2 Lite),並且匯入歷史紀錄或數據集,接著設定獎勵函數 (如AI評分或規則),系統便會自動處理端對端的微調工作。
AWS指出,強化微調機制能讓模型平均獲得66%的準確率提升。Salesforce的實測數據更顯示,在特定業務需求上,強化微調機制讓模型運作準確率提升了高達73%,同時維持其高品質執行運作與安全性。
SageMaker AI:無伺服器客製化,將原本需數月完成工作時間縮短至數天
針對需要更細粒度控制的開發者,SageMaker AI推出全新的無伺服器模型客製化功能。這項功能提供兩種模式:
• Agentic Experience (代理體驗):由AI代理引導開發者完成從生成合成數據到評估的全過程,只需自然語言描述需求即可完成。
• Self-guided Approach (自助引導):為進階用戶提供參數微調的彈性,同時免除基礎設施管理的負擔。
此功能支援包括Amazon Nova、Llama、Qwen、DeepSeek與GPT-OSS等多種模型,人工智慧技術業者Collinear AI便以此使其模型微調工作週期從原本數週縮短至數天。
SageMaker HyperPod:無檢查點訓練,故障恢復僅需數分鐘
此外,AWS也針對大規模模型訓練需求推出了無檢查點訓練 (Checkpointless Training)功能。
在過去,當數千顆加速器進行訓練時若發生故障,從檢查點 (Checkpoint) 恢復可能需耗時一小時左右時間。而新技術則可持續保存模型狀態,一旦故障發生時,系統會自動透過點對點傳輸從鄰近健康的加速器恢復訓練,藉此將中斷時間大幅縮短至數分鐘,讓昂貴的算力叢集利用率能維持在95%。
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