Apprendimento per rinforzo multi-turno su Amazon SageMaker AI: una guida pratica
aws ·
Questo articolo offre una guida pratica per implementare il Reinforcement Learning multi-turn (MTRL) su Amazon SageMaker AI al fine di addestrare modelli per compiti agentic. A differenza del fine-tuning supervisionato, MTRL ottimizza i modelli in base all'esito finale di sequenze a più passaggi, anziché sui singoli prompt. Gli autori dimostrano questo approccio utilizzando un ambiente di gioco Wordle ospitato su Amazon Bedrock AgentCore, dove l'agente interagisce con un modello di policy e riceve un unico premio al termine dell'interazione. Nell'esperimento condotto, l'addestramento del modello GPT-OSS-20B ha aumentato il tasso di risoluzione dal 61% all'84% nelle impostazioni di produzione, per un costo di circa 339 dollari nei token. La guida descrive l'intera pipeline, inclusa la configurazione dei ruoli IAM, il deployment dell'agente, la preparazione del dataset e il monitoraggio tramite MLflow. Vengono inoltre evidenziate lezioni progettuali critiche, come la strutturazione dei premi per privilegiare gli esiti rispetto alla modellazione intermedia e la gestione delle problematiche di concorrenza. Infine, gli autori sottolineano l'importanza di valutare i modelli utilizzando parametri effettivi di produzione per evitare metriche di validazione fuorvianti.
aws