Amazon SageMaker AIにおけるサーバーレス・モデルカスタマイズでエージェント型ツール呼び出しを高速化する
Amazon AWS AI Blog / 2026/4/7
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要点
- 本記事では、RLVR（報酬シグナルによる強化学習）を用いて、エージェント型システムにおけるツール呼び出しのためにQwen 2.5 7B Instructを特化して微調整するワークフローを説明する。
- 3種類の異なるエージェント行動パターンにわたるデータセットの準備方法を詳述し、多様なツール呼び出しシナリオのカバーを重視する。
- 報酬関数の設計として、段階的なスコアリングを用いて、正しくかつより高品質なツール利用へ学習を導く方法を説明する。
- 学習設定、結果の読み取り方、そして一般化能力を検証するために未見のツールを含むホールドアウトデータでの評価について取り上げる。
- 結論では、カスタマイズと評価のプロセスを、Amazon SageMaker AIによるサーバーレスなデプロイアプローチにつなげるデプロイ手順を示す。
この記事では、RLVRを使用してツール呼び出しのためにQwen 2.5 7B Instructをファインチューニングする方法を順を追って説明します。3つの異なるエージェント挙動にまたがるデータセットの準備、段階的スコアリングによる報酬関数の設計、トレーニング設定と結果の解釈、未見のツールを用いた保持データでの評価、そしてデプロイメントについて扱います。
