Amazon NovaモデルのカスタマイズにおけるAWS Lambdaで効果的な報酬関数を構築する方法
Amazon AWS AI Blog / 2026/4/14
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要点
- 本記事では、Amazon Novaモデルのカスタマイズにおいて、スケーラブルかつ費用対効果の高い報酬関数を実装するためにAWS Lambdaを活用する方法を解説します。
- 2つのアプローチ――客観的に検証可能なタスク向けのRLVRと、主観的な評価向けのRLAIF――を比較し、チームが適切な報酬戦略を選べるようにします。
- 報酬ハッキングのリスクを低減するための、多次元の報酬システム設計の指針を提示します。
- トレーニングを大規模に支えるためのLambda関数最適化の実践的な手順と、Amazon CloudWatchを使った報酬分布のモニタリング方法を扱います。
- 記事には、すぐに試作して反復できるように、動作するコード例とデプロイ手順が含まれています。
この投稿では、LambdaがAmazon Novaのカスタマイズに対して、スケーラブルで費用対効果の高い報酬関数をどのように可能にするかを示します。客観的に検証可能なタスクに対しては検証可能な報酬による強化学習（RLVR）を選び、主観的な評価に対してはAIフィードバックによる強化学習（RLAIF）を選ぶ方法を学びます。また、報酬ハッキングを防ぐのに役立つ多次元の報酬システムの設計、学習スケールに合わせたLambda関数の最適化、Amazon CloudWatchで報酬分布をモニタリングする方法も扱います。実行可能なコード例とデプロイの手順も用意しており、すぐに実験を始められます。
