Реинфорсмент-файн-тюнинг на Amazon Bedrock: лучшие практики

Реинфорсмент-файн-тюнинг (RFT) на платформе Amazon Bedrock позволяет настраивать модели, такие как Amazon Nova и поддерживаемые открытые модели, определяя, что такое «хорошо», без необходимости в больших размеченных наборах данных. Используя сигналы вознаграждения вместо статических примеров, RFT обеспечивает до 66% повышения точности по сравнению с базовыми моделями, снижая затраты и сложность кастомизации.

В данной статье рассматриваются лучшие практики RFT на Amazon Bedrock, включая проектирование наборов данных, стратегию функции вознаграждения и настройку гиперпараметров для таких случаев, как генерация кода, структурированный извлечение и модерация контента. Мы исследуем, где RFT наиболее эффективен, используя набор данных GSM8K для математического рассуждения в качестве конкретного примера.

Далее мы обходим лучшие практики подготовки наборов данных и проектирования функции вознаграждения, показываем, как отслеживать прогресс обучения с помощью метрик Amazon Bedrock, и завершаем практическими рекомендациями по настройке гиперпараметров, основанными на экспериментах с различными моделями и случаями использования.

RFT является техникой кастомизации моделей, которая улучшает поведение базовых моделей, используя сигналы вознаграждения. В отличие от супервизионного финтюнинга (SFT), он не обучается на правильных ответах, а использует набор данных входных данных и функцию вознаграждения, которая может быть основана на правилах или другой обученной модели-оценщике.

В процессе обучения модель генерирует кандидатные ответы, а функция вознаграждения оценивает каждый ответ. На основе вознаграждения обновляются веса модели, чтобы увеличить вероятность генерации ответов, которые получают высокие оценки. Этот итеративный цикл помогает модели понять, какие поведения приводят к лучшим результатам.

RFT особенно ценен в задачах, где желаемое поведение можно оценить, но трудно продемонстрировать, например, в генерации кода, математических рассуждениях или структурированном извлечении данных. Успех можно напрямую перевести в сигналы вознаграждения, что позволяет модели находить более эффективные стратегии, чем те, что могут предложить небольшие наборы размеченных примеров.