AWS 介绍用知识蒸馏在 SageMaker AI 上训练购物智能体
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AWS 介绍用知识蒸馏在 SageMaker AI 上训练购物智能体
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AI 综述
AWS 在官方博客中介绍一种在 Amazon SageMaker AI 上构建购物智能体的方法：用序列级知识蒸馏（SeqKD）微调小模型。流程是让前沿教师模型生成多步解题轨迹，只保留能成功解题的样本，再用监督微调训练小模型。 AWS 称，SeqKD 只需教师模型的文本输出，不需要 logits 或强化学习基础设施，因此闭源或仅通过 API 提供的教师模型也能使用。文中以 DeepSeek-R1 蒸馏到 Qwen、Llama 小模型为例说明这条路线。
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最新进展11月3日 01:01
在 Amazon SageMaker AI 上用知识蒸馏构建高效智能体报道时间线
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11月3日
- AWS Machine Learning Blog在 Amazon SageMaker AI 上用知识蒸馏构建高效智能体
AWS 介绍如何用序列级知识蒸馏（SeqKD）在 Amazon SageMaker AI 上微调购物智能体：由前沿教师模型生成多步轨迹，仅保留能解题的样本，再以监督微调训练小模型。SeqKD 只需教师模型的文本输出，无需 logits 或强化学习基础设施，因此对闭源或仅 API 可用的教师模型同样适用。文中以 DeepSeek-R1 蒸馏到 Qwen、Llama 小模型为例说明该路线。
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