# Amazon SageMaker erlaubt variable Sequenzlängen beim serverlosen Fine-Tuning

> Mit SageMaker AI können Nutzer beim serverlosen Fine-Tuning von Modellen mit offenen Gewichten jetzt Tokenlimits von bis zu 16K festlegen.

Oossa · 2026-10-21 · https://oossa.com/de/amazon-sagemaker-adds-custom-sequence-lengths-to-serverless-fine-tuning

Amazon SageMaker AI hat angekündigt, dass sich bei serverlosen Jobs zur Modellanpassung jetzt benutzerdefinierte Sequenzlängen festlegen lassen. Bisher liefen die Jobs mit einer festen Tokenzahl. Nutzer können jetzt für SFT- und DPO-Jobs dataset_max_len oder für RFT-Jobs max_prompt_length und max_response_length festlegen – bis zum veröffentlichten Maximum des jeweiligen Modells, das häufig bei 16,000 Tokens liegt. Die Funktion ist in US East (N. Virginia), US West (Oregon), Asia Pacific (Tokyo) und Europe (Ireland) verfügbar.

## Die Fakten

- Ankündigungsdatum: 2026-10-21 („Mi., 21. Okt. 2026“)
- Maximal unterstützte Länge: bis zu 16 K Tokens je nach Modell und Technik

## Warum es wichtig ist

Entwickler können große Sprachmodelle mit längeren Dokumenten feinabstimmen, ohne eigenen Trainingscode schreiben zu müssen.

## Quellen und Referenzen

1. [Amazon SageMaker AI now supports custom sequence lengths for serverless model customization jobs](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/10/sagemaker-custom-sequence-lengths/) – AWS, 2026-10-21

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-21