Reinforcement fine-tuning on Amazon Bedrock: Best practices
Amazon AWS AI Blog / 4/9/2026
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Key Points
- この記事では、Amazon Bedrock上での強化学習によるファインチューニング（RFT）が特に有効な領域を、GSM8K数学推論データセットを例に解説しています。
- データセット準備と報酬関数（reward function）設計のベストプラクティスを具体的に示し、学習の成否を左右する要点を整理しています。
- Bedrockの学習メトリクスを使ってトレーニング進捗をモニタリングする方法を紹介しています。
- 複数のモデルやユースケースにわたる実験に基づき、実務向けのハイパーパラメータ調整の指針をまとめています。
In this post, we explore where RFT is most effective, using the GSM8K mathematical reasoning dataset as a concrete example. We then walk through best practices for dataset preparation and reward function design, show how to monitor training progress using Amazon Bedrock metrics, and conclude with practical hyperparameter tuning guidelines informed by experiments across multiple models and use cases.
