AWSブログ、SeqKDでSageMaker上にエージェントを蒸留する手法を紹介

2026年11月3日、AWS Machine Learning BlogはAmazon SageMaker AI上で系列レベル知識蒸留（SeqKD）を用いてショッピングエージェントをファインチューニングする手法を紹介した。まず最先端の教師モデルが多段階のツール呼び出し軌跡を生成し、問題を解けるサンプルのみを残してから、教師ありファインチューニングで小規模モデルを訓練する。記事によれば、SeqKDは教師モデルのテキスト出力のみを必要とし、logitsや強化学習の基盤を要しないため、APIのみを提供するクローズドソースの教師モデルにも適用でき、軌跡データを異なる生徒モデルの訓練とテストに再利用できる。現時点でこの件を報じた一次報道はこの記事のみで、続報や他の情報源による独立報道はない。

報道をもとに AI が作成 · 2 時間前に更新

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