Amazon Bedrockでの補強ファインチューニング:ベストプラクティス

この投稿では、GSM8K数学的推論データセットを具体例として使用して、RFTが最も効果的な場所を探索します。次に、データセットの準備と報酬関数の設計のベストプラクティスを説明し、Amazon Bedrockのメトリクスを使用してトレーニングの進捗を監視する方法を示し、複数のモデルとユースケースを横断する実験に基づく実用的なハイパーパラメーターの調整ガイドラインで結論付けます。