内容提要
今天，Amazon推出了Bedrock Model Distillation预览版，利用教师模型生成响应并微调小型学生模型，以提高准确性。该技术降低了延迟和成本，适用于特定场景，并支持多种模型。用户可在控制台创建蒸馏作业以优化模型性能。
关键要点
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Amazon推出了Bedrock Model Distillation预览版，通过教师模型生成响应并微调小型学生模型。
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该技术降低了延迟和成本，适用于特定场景，支持多种模型。
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用户可以在控制台创建蒸馏作业以优化模型性能。
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Bedrock Model Distillation利用数据合成技术优化教师模型的响应，提升小型模型的准确性。
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蒸馏模型比原始大型模型快五倍，成本降低最多75%，准确性损失不到2%。
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用户需选择教师模型和学生模型，教师和学生模型必须是同族模型。
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可以通过设置最大响应长度和选择输入数据集来生成合成数据。
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成功创建蒸馏作业后，可以跟踪训练进度并查看模型。
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在蒸馏过程中可以重复使用生产数据，收集调用日志以提高效率。
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使用蒸馏模型前需购买预置吞吐量，并可通过AWS API、SDK或CLI完成任务。
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建议在选择教师模型和学生模型时评估不同选项的延迟情况。
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Bedrock Model Distillation现已在美国东部和西部AWS区域提供预览版，用户需支付相关费用。
延伸问答
Amazon Bedrock Model Distillation 的主要功能是什么？
它通过教师模型生成响应并微调小型学生模型，以提高模型的准确性和性能。
使用 Amazon Bedrock Model Distillation 的成本效益如何？
蒸馏模型比原始大型模型快五倍，成本降低最多75%，准确性损失不到2%。
如何开始使用 Amazon Bedrock Model Distillation？
用户需进入 Amazon Bedrock 控制台，选择自定义模型，然后创建蒸馏作业，选择教师和学生模型。
在选择教师模型和学生模型时需要注意什么？
教师模型和学生模型必须是同族模型，并且需要评估不同选项的延迟情况。
Amazon Bedrock Model Distillation 支持哪些模型？
目前支持 Anthropic、Meta 和 Amazon 的模型。
如何生成合成数据以优化模型性能？
用户可以设置最大响应长度和选择输入数据集来生成合成数据。
