Amazon BedrockでAmazon Novaモデルの蒸留を使い、動画のセマンティック検索意図を最適化する
Amazon AWS AI Blog / 2026/4/18
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要点
- この投稿では、Amazon Bedrockの「モデル蒸留」を使って、大きい教師モデル（Amazon Nova Premier）のルーティング知能を、小さい生徒モデル（Amazon Nova Micro）へ転送する方法を解説しています。
- 蒸留後の小型モデルは、タスクに必要なきめ細かいルーティング品質を維持できるとされています。
- この手法により、推論コストを95%以上削減し、レイテンシーも約50%低減できるという報告があります。
- セマンティック検索のワークフローにおいて、効率的な意図ルーティングのためにモデル挙動をカスタマイズする実践的な手段として位置づけられています。
- 新製品の発表ではなく、モデルカスタマイズの実装方法に焦点が当てられています。
この投稿では、Amazon Bedrock 上のモデルカスタマイズ手法であるモデル蒸留（Model Distillation）を使用して、大規模な教師モデル（Amazon Nova Premier）から、はるかに小型の生徒モデル（Amazon Nova Micro）へルーティングの知能を移植する方法を紹介します。このアプローチにより、推論コストを95%以上削減し、レイテンシーを50%低減しつつ、タスクが要求するニュアンスのあるルーティング品質を維持できます。
