Amazon Bedrockにおける強化学習によるファインチューニング：ベストプラクティス

Amazon AWS AI Blog / 2026/4/9

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要点

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。

この投稿では、GSM8Kの数学的推論データセットを具体例として用い、RFTが最も効果を発揮する場面を探っていきます。次に、データセットの準備と報酬関数の設計に関するベストプラクティスを順を追って説明し、Amazon Bedrockの指標を使って学習の進捗をどのように監視するかを示します。そして、複数のモデルとユースケースにまたがる実験に基づいた、実践的なハイパーパラメータ調整のガイドラインで締めくくります。