Amazon Bedrock 强化微调（RFT）：高效定制模型的实践方法
AWS Machine Learning Blog2026/04/09 03:43机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
本文详解 Amazon Bedrock 平台的强化微调（RFT）技术，通过奖励信号优化模型性能，无需依赖大规模标注数据集即可提升准确率最高达 66%。重点涵盖数据集设计、奖励函数策略及超参数调整，适用于代码生成、数学推理等可验证任务及需 AI 反馈的主观任务，结合 GSM8K 数据集案例展示实际应用效果。
正文
本文系统阐述了在 Amazon Bedrock 平台上实施强化（RFT）的技术框架。RFT 通过奖励信号优化基础模型（FM）行为，相比传统监督式（）可提升 66% 准确率并降低定制成本。文章重点解析了 RFT 的两种实现方式：基于规则的 RFT 和基于模型的 RFT，结合 GSM8K 数学推理数据集案例，展示了其在代码生成、结构化数据提取等场景的应用价值。内容涵盖数据集设计规范（JSONL 格式、提示分布覆盖、参考答案包含）、奖励函数设计原则（规则/评分模型/ 作为评判标准）以及超参数调优策略，同时提供训练进度监控方法和实验验证建议。