AWS：如何使用Lambda构建奖励函数来微调Amazon Nova模型

AWS发布了一份全面的技术指南，展示如何使用AWS Lambda创建奖励函数来微调Amazon Nova模型。该指南是希望将模型定制以满足特定业务需求的工程师的实用资源。

两种奖励方法

指南涵盖两种关键方法：

**RLVR（可验证奖励的强化学习）**使用客观验证来评判答案——适用于存在明确正误答案的任务，如数学问题或代码生成。

**RLAIF（AI反馈的强化学习）**使用另一个AI模型来评估答案质量——更适合创意写作或客户支持等较为主观的任务。

实际实现

指南详细描述了如何设计多维奖励系统，可以同时针对多个目标进行优化——例如，答案的准确性、实用性和安全性。AWS Lambda允许可扩展地执行这些函数，无需管理基础设施。

适用人群

该指南面向使用Amazon Bedrock进行模型定制的机器学习工程师和数据科学家。内容包括Lambda性能优化的实用建议以及通过CloudWatch监控结果的方法，使整个过程透明且可量化。