自定义奖励函数：让多轮强化学习真正学到东西——以Amazon Nova Forge为例
在多轮强化学习（RL）中，自定义奖励函数决定了模型真正学到的内容。一个细微的错误奖励可能在训练曲线看似健康的同时，悄悄教会模型错误的行为。设计一个在多轮、智能体任务中稳健的奖励函数，是定制Amazon Nova模型最困难的部分之一。
Amazon Nova Forge通过其自带编排（BYOO）能力，让你在自己的环境中运行奖励逻辑。你可以专注于定义什么是好的结果，而Nova Forge则协调 rollout、消息传递和跨轮对话状态。此外，Nova Forge还提供了无服务器多轮RL选项（现已全面可用），适合不想管理环境的团队。本文采用BYOO路径。
Amazon Nova提供多种定制方法，其中强化微调（RFT）尤为突出，因为它可以通过迭代反馈教会模型你想要的行为。与监督微调（SFT）不同，RFT不要求带有注释推理路径的精选示例，而是从模型自身输出的评估信号中学习。多轮RFT将其扩展到在一系列步骤中行动的智能体，例如调用工具、执行代码或从错误中恢复。它优化整个轨迹的累积奖励，而不是评估单个响应。
RFT的核心是奖励函数：指导模型的评分机制，也是你设计的部分。研究表明，RL在分布外（OOD）泛化方面优于SFT，但前提是奖励设计得当。
本文聚焦于奖励函数本身：如何设计一个复合多轮奖励，让组相对策略优化（GRPO）能够学习。文章还展示了如何在奖励中安全地执行模型生成的代码，以及为什么对每个组件进行监控，以便你信任训练所学。第一部分涵盖了Amazon SageMaker HyperPod和Nova Forge基础设施。最后，我们总结了可能悄悄破坏奖励的陷阱，这些陷阱来自一次真实运行，其中权重最高的组件默默贡献了零学习信号。
关键要点
- 奖励设计是RFT的核心：奖励函数决定了模型的学习方向，必须精心设计。
- BYOO提供灵活性：在自有环境运行奖励逻辑，便于集成现有代码和工具。
- 安全执行模型代码：在奖励中执行模型生成的代码需谨慎，防止安全风险。
- 监控每个组件：通过监控，确保每个奖励组件都提供有效的学习信号。
陷阱与建议
在一次真实训练中，权重最高的奖励组件没有提供任何学习信号，导致模型未按预期优化。因此，建议对每个奖励组件进行单独监控，并定期检查其分布，确保它们仍在提供有效反馈。此外，奖励设计应避免过度稀疏或过于复杂，以免训练不稳定。
结论
多轮强化学习的奖励函数设计需要深思熟虑，结合领域知识、安全考虑和持续监控。Amazon Nova Forge提供了强大的工具，但真正的挑战在于如何定义“好”的结果。通过本文的指导，你可以避免常见陷阱，让模型真正学到有价值的行为。
