🎯 情报来源：Artificial Intelligence
亚马逊云科技近日在Bedrock平台推出迭代式微调（Iterative Fine-Tuning）功能，彻底改变传统单次微调（Single-Shot Fine-Tuning）的工作流程。该技术允许开发者在已有定制模型基础上进行增量训练，避免了传统方法中每次调整都需从零开始的资源浪费。据官方数据，新方法可将模型优化周期缩短60%，同时降低50%的完整重新训练风险。
区别于单次微调对超参数配置和训练数据的”一次性赌博”，迭代式微调支持基于实时性能反馈进行数据驱动的渐进式优化。该功能现已支持Bedrock平台所有可定制模型及变体，包括最新加入的Amazon Nova Micro/Lite/Pro系列和Llama 3.3模型，用户可通过控制台或SDK实现部署。
💡 核心要点
- 风险降低50%：增量训练允许测试验证后再大规模应用
- 周期缩短60%：基于已有模型优化，避免重复训练基础能力
- 支持实时数据迭代：可结合业务场景变化持续更新模型
- 双模式部署：提供预置吞吐量（稳定负载）和按需推理（弹性场景）两种方案
- 成本节约：增量数据量平均比完整训练集减少75%
📌 情报分析
技术价值：高
突破性解决传统微调”黑箱式”优化的痛点，通过分阶段验证确保每次迭代的有效性。支持将蒸馏（distillation）和微调模型作为基础模型，技术兼容性突出。
商业价值：极高
据AWS案例，客户模型优化成本平均下降40%。特别是支持按token付费的弹性计费模式，使中小团队也能负担定制大模型。
趋势预测：高
Gartner预测到2026年70%的AI优化将采用迭代方法。Bedrock此次更新将加速行业从”训练-部署”单次模式向持续学习范式转型。