Aprendizado por Reforço Multiturno no Amazon SageMaker AI: um guia prático
aws ·
Este artigo oferece um guia prático para implementar Aprendizado por Reforço Multi-Turn (MTRL) no Amazon SageMaker AI, com o objetivo de treinar modelos para tarefas agênticas. Diferentemente do ajuste fino supervisionado, o MTRL otimiza os modelos com base no resultado final de sequências de múltiplos passos, em vez de prompts individuais. Os autores demonstram essa abordagem utilizando um ambiente de jogo Wordle hospedado no Amazon Bedrock AgentCore, onde o agente interage com um modelo de política e recebe uma única recompensa ao concluir a tarefa. Em seus experimentos, o treinamento do modelo GPT-OSS-20B aumentou sua taxa de resolução de 61% para 84% nas configurações de produção, por um custo aproximado de US$ 339 em tokens. O guia detalha todo o pipeline, incluindo configuração de funções IAM, implantação do agente, preparação do conjunto de dados e monitoramento via MLflow. Também destaca lições críticas de design, como estruturar recompensas para priorizar resultados finais em vez de moldar intermediários e gerenciar problemas de concorrência. Por fim, os autores enfatizam a necessidade de avaliar os modelos nos parâmetros reais de produção para evitar métricas de validação enganosas.
aws