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原文作者：Bhavya Sruthi Sode 和 David Rostcheck
如今，Amazon Bedrock 使定制 Amazon Nova 模型以满足特定业务需求变得非常简单。随着企业扩大 AI 部署规模，他们需要模型能够反映其专有知识和工作流——无论是保持品牌语气、处理复杂的行业流程，还是在高容量的航空预订系统中精确分类用户意图。提示词工程（Prompt Engineering）和检索增强生成（RAG）等技术能提供额外背景信息以提升性能，但它们无法将知识真正注入模型内部。
Amazon Bedrock 支持三种定制方案：监督微调（SFT）、强化微调（RFT）以及模型蒸馏。这些方法将新知识直接嵌入模型权重中。通过这些方案，您可以在处理关键业务任务时获得更快的推理速度、更低的 Token 成本和更高的准确率。Amazon Bedrock 会自动管理训练过程，无需深厚的机器学习专业知识。
理解微调及其适用场景
提示词工程或 RAG 将信息放入上下文窗口中。虽然它们响应即时且无需训练，但每次调用都会消耗 Token，从而增加长期成本和延迟，且模型难以处理超出提示词范围的推理任务。相比之下，微调通过向模型添加权重矩阵并进行训练，使模型获得了全新的领域特定技能。
何时进行微调：如果您拥有高容量且定义明确的任务，并能整理高质量的标记样本或构建奖励函数时，请考虑微调。例如，Amazon 客服部门通过微调 Nova Micro，在特定领域问题上的准确率提升了 5.4%。
Amazon Bedrock 的三种定制方案
- 监督微调 (SFT)：使模型学习您提供的标记数据模式。
- 强化微调 (RFT)：结合训练数据与奖励函数，引导模型学习目标行为。
- 模型蒸馏：将大模型（老师）的知识压缩进较小、更高效的学模型（学生）中，适用于资源受限的场景。
Amazon Bedrock 会自动使用参数高效微调（PEFT）技术，在保持高质量的同时降低内存需求并加速训练。
实战演练：意图检测
我们将使用开源的“航空公司旅行信息系统 (ATIS)”数据集对 Nova Micro 模型进行微调。原始模型在 ATIS 上的准确率为 41.4%，而通过简单的微调，其准确率提升至 97%。
数据准备关键点：Amazon Bedrock 要求使用 JSONL 格式。务必确保训练时使用的系统提示词（System Prompt）与推理时一致。同时，请注意对敏感数据进行匿名化处理。
超参数配置建议
epochCount：建议设为 1-5，对于中小规模数据集，3 次迭代通常能获得良好效果。learningRateMultiplier：控制学习速度，推荐起始值为 1e-5。learningRateWarmupSteps：用于平稳开启训练，默认值 10 即可。
监控与评估：通过 AWS 控制台的“自定义模型”看板，您可以实时监控训练状态并查看损失曲线（Loss Curve）。平滑下降的损失曲线是模型成功收敛的最佳标志；如果曲线剧烈波动，请尝试降低学习率。
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