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以下是强化微调相关的文章

2026-04-09
如何利用 Amazon Bedrock 微调功能定制 Amazon Nova 模型本文深入解析如何使用 Amazon Bedrock 微调 Amazon Nova 模型。通过监督微调（SFT）、强化微调（RFT）及模型蒸馏等技术，开发者能将私有知识内化至模型权重，以更低的推理成本和更短的延迟，实现特定领域任务（如意图识别）的高精度性能。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-04-09
Amazon Bedrock 强化微调 (RFT) 最佳实践指南本文深入解析如何在 Amazon Bedrock 上进行强化微调（RFT）。通过定义明确的奖励信号而非海量标注数据，RFT 可显著提升模型在代码生成、数学推理及结构化提取等任务中的表现。文章涵盖了从数据集准备、奖励函数设计到超参数调优的全流程最佳实践。
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2026-04-07
利用 Amazon SageMaker AI 无服务器模型定制加速 AI Agent 工具调用本文深入探讨如何通过 Amazon SageMaker AI 的无服务器模型定制功能，利用强化学习（RLVR）优化大模型的工具调用能力。文中详细演示了如何对 Qwen 2.5 7B 模型进行微调，通过分级奖励函数显著提升模型在工具调用、参数验证及拒绝不当请求方面的准确性，最终实现了 57% 的性能飞跃。
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2026-03-26
使用兼容 OpenAI API 的 Amazon Bedrock 进行强化微调（RFT）：技术详解本文深入探讨如何在 Amazon Bedrock 上利用 OpenAI 兼容 API 进行强化微调（RFT）。通过详细的技术步骤，展示了如何设置 Lambda 奖励函数、启动训练任务以及进行按需推理，助您实现大模型的持续进化与性能提升。
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2026-03-19
使用 Nova Forge SDK 启动 Nova 定制化实验本文深入探讨了如何使用 Amazon Nova Forge SDK 来定制和优化 Amazon Nova 模型。文章详细介绍了从基线评估、监督微调（SFT）到强化微调（RFT）的全过程，并以 Stack Overflow 问题自动分类为例，展示了 SDK 在数据准备、模型训练、评估和部署方面的强大功能，帮助开发者更轻松地实现大规模语言模型（LLM）的定制化。
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