Efektyvus agentų optimizavimas naudojant „Knowledge Distillation“ sistemoje „Amazon SageMaker“
„Amazon“ pristatė darbo eigą, leidžiančią taikyti sekų lygio žinių distiliavimą (SeqKD), siekiant apmokyti mažesnius modelius remiantis didžiųjų „frontier“ modelių sugeneruotomis veiksmų trajektorijomis. Naudojant mokytojo modelį sėkmingiems įrankių naudojimo veiksmams sugeneruoti ir filtruojant juos programiniu vertintoju, komandos gali sukurti kompaktiškus studento modelius, kurie atlieka sudėtingas užduotis žymiai mažesniais kaštais.