Aprendizaje por refuerzo multironda en Amazon SageMaker AI: una guía práctica
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Este artículo ofrece una guía práctica para implementar el Aprendizaje por Refuerzo Multi-Turno (MTRL) en Amazon SageMaker AI con el fin de entrenar modelos para tareas agentivas. A diferencia del ajuste fino supervisado, MTRL optimiza los modelos basándose en el resultado final de secuencias de múltiples pasos, en lugar de prompts individuales. Los autores demuestran este enfoque utilizando un entorno del juego Wordle alojado en Amazon Bedrock AgentCore, donde el agente interactúa con un modelo de política y recibe una única recompensa al completar la tarea. En su experimento, el entrenamiento del modelo GPT-OSS-20B aumentó su tasa de resolución del 61% al 84% en las condiciones de servicio, con un costo aproximado de $339 en tokens. La guía detalla todo el proceso, incluida la configuración de roles IAM, el despliegue del agente, la preparación de datos y el monitoreo mediante MLflow. Asimismo, destaca lecciones críticas de diseño, como estructurar las recompensas para priorizar los resultados finales sobre el modelado intermedio y gestionar problemas de concurrencia. Finalmente, los autores enfatizan la necesidad de evaluar los modelos con los parámetros reales de servicio para evitar métricas de validación engañosas.
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