Reinforcement Fine-tuning 基礎〜実践まで

AWS re:Invent ふりかえり勉強会 クラスメソッド re:Growth 2025 福岡
https://classmethod.connpass.com/event/372977/

1. 2025/12/11 クラウド事業本部 コンサルティング部 森⽥⼒ Reinforcement Fine-tuning 基礎〜実践まで
2. ⾃⼰紹介 • 所属 ◦ クラウド事業本部 コンサルティング部 • 好きなサービス ◦ Amazon Bedrock ◦ AWS Lambda • re:Invent ◦ 2回⽬の参加 ◦ PCディスプレイ破損した😇
3. AWS re:Invent 2025 - Dr. Swami Sivasubramanian
4. Reinforcement Fine-tuning in Amazon Bedrock Reinforcement Fine-tuningの特徴として • ベースモデルと⽐較して、平均66%の精度向上を実現 • 深い機械学習（ML）の専⾨知識や、⼤規模なラベル付きデータセットは不要 • エンドツーエンドで⾃動化されたファインチューニング • 品質を維持しながら、より⼩さく、⾼速で、費⽤対効果の⾼いモデルを実現  
5. Reinforcement？
6. Reinforcement Learning Reinforcement … Reinforcement Learning（強化学習） 強化学習は、端的に⾔うと「最適な⾏動や戦略を学習する⼿法」 ⾝近な例：ゲームをする場合
7. ゲームに対しての攻略⽅法がわからない ユーザが取れる⾏動： • 攻撃する • 移動する など → 様々な⾏動を試して、試⾏錯誤を⾏う Reinforcement Learning
8. ⾏動の結果がわかる 結果： • 勝つ • 負ける など この結果と⾏動を紐づけて考える 例：攻撃すると勝つ、移動すると負ける Reinforcement Learning
9. Reinforcement Learning ゲームの場合でも • 様々な状態,⾏動, 結果があるため、⼈間では全てを把握することは難しい 強化学習では • 「様々な状態,⾏動, 結果」を表現することで最適な⾏動を選択できるようなる • 結果も数値で表現するため、 ◦ 良い結果の場合、プラス ◦ 悪い結果の場合、マイナス ◦ このように与える数値のことを報酬と呼びます
10. Reinforcement Fine-tuningについて
11. Reinforcement Fine-tuning Reinforcement Fine-tuning （RFT） 「強化学習」の仕組みを LLM の学習（Fine-tuning）に適⽤ 先ほどのゲームの例では「クリアやスコア」が報酬 RFTにおいては「⼈間の評価」や「特定の基準」が報酬 具体的には、モデルが⽣成した回答に対して、 「この回答は良い（報酬を与える）」「この回答は良くない（罰則を与える）」 というフィードバックを与える → 「より⾼い評価が得られる回答の作り⽅」を学習させることが可能
12. Reinforcement Fine-tuning
13. Bedrock Reinforcement Fine-tuningについて
14. Bedrock Reinforcement Fine-tuning 以下を設定するだけで Reinforcement Fine-tuning を実⾏可能 • ソースモデル • ⼊⼒データ • 報酬関数
15. ソースモデル 現在は、「Nova 2 Lite」のみの対応 https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-nova-2-lite-release-aws-reinvent/
16. ⼊⼒データ • OpenAI chat completions format（JSONL） • モデル呼び出しログ
17. 報酬関数 AI フィードバック • AI（LLM）を⽤いて評価する⽅法 • AIにどのようなケースでどのような報酬を与えるかをプロンプトとして与えるこ とで、回答をより柔軟に評価することが可能となる
18. 報酬関数 AI フィードバック • 選択できるAI（LLM） ◦ Nova Premier ◦ gpt-oss-120b • プロンプトのサンプルの提供あり ◦ Instruction following (Judge model training) ◦ Summarization (Multi-turn dialogs) ◦ Reasoning evaluation (CoT for specialized domains) ◦ RAG faithfulness (Context-grounded Q&A)
19. 報酬関数 検証可能な報酬 • 報酬関数を事前にルールベースで定義 • コード⽣成や数学的推論では、以下のように明確な正解が存在する ◦ エラーなく実⾏できるか ◦ 計算結果が合っているか • このようなケースでは、AIモデルを⽤いるよりルールベースで与えたほうが、 より正確で効率的な学習が可能になります。
20. 報酬関数 検証可能な報酬 • AWS Lambdaで設定可能 • Lambdaのサンプル提供あり ◦ Format & constraints checker ◦ Math reasoning
21. 結論： 「⼊⼒データ」だけ準備すればOK
22. Bedrock Reinforcement Fine-tuningのジョブ実⾏ • ジョブの時間単位 • （おそらく）関連リソースの料⾦も発⽣する ◦ 報酬関数（LLM, AWS Lambda） モデル推論 • カスタムモデルオンデマンド ◦ 利⽤したトークンベースの課⾦ ◦ ホスティング費⽤は発⽣しない 料⾦
23. まとめ • 従来まで構成が難しい Reinforcement Fine-tuning が Bedrockで実現可能に • ⼩規模モデルで精度が満⾜できていなかったケースでも採⽤できる可能性あり • 作成したモデルも従量課⾦で利⽤できるため、スモールに開始できる