AWS publica técnicas de fine-tuning con recompensas verificables y LLM-juez
Resumen En qué punto está
AWS ha difundido en su blog de Machine Learning dos guías técnicas para mejorar el entrenamiento de modelos de lenguaje. La primera describe cómo usar un LLM como árbitro (RLAIF) para alinear los modelos Amazon Nova sin depender de etiquetado humano masivo. La segunda presenta RLVR combinado con GRPO en SageMaker AI, un método que usa funciones de recompensa basadas en reglas verificables para tareas como matemáticas y código, reduciendo el riesgo de 'reward hacking'. Ambas técnicas buscan abaratar y acelerar el proceso de alineación de modelos.
Resumen generado mediante IA a partir de las 2 noticias de la historia. Última actualización: 10 sep.
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