AI最前沿 88Z.ai 11 月 13 日消息，针对排班等存在多个正确答案的任务，传统监督微调难以适用。本文介绍如何利用 Amazon SageMaker AI 的无服务器模型定制工作流及 Training Sessions API，结合 RLVR（强化学习与验证器）技术进行模型训练。通过构建包含硬约束与软约束的验证器，利用 GRPO 算法引导模型生成符合规范的高质量解，而非模仿单一标准答案。
消息要点
- 多解任务不适合传统 SFT，应采用基于规则的 RLVR 方法
- SageMaker Training Sessions API 支持工程师控制 RL 循环
- 验证器需严格区分硬约束（零奖励）与软约束（排名依据）
- GRPO 算法通过组内比较引导模型优化合规性而非模仿特定解
多解任务的微调困境
在员工排班等实际应用场景中，往往存在多个完全有效但形式迥异的答案。两个排班表可能看起来截然不同，但都能覆盖所有班次、尊重员工可用性、满足劳动法规并控制在预算内。传统的监督微调（
SageMaker AI 的技术实现路径
Amazon SageMaker AI 通过其无服务器模型定制工作流和新的 Training Sessions API 支持此类训练。Training Sessions 允许工程师在有状态的 GPU 会话中保持模型加载，从而直接控制强化学习循环，包括 rollout 生成、奖励计算和策略更新，而底层 GPU 基础设施和分布式执行则由 SageMaker AI 管理。在此循环中，模型为每个提示生成多个候选排班表，验证器对每个候选执行检查。GRPO 算法比较组内奖励，推动模型向高分排班表方向优化，使其学会生成符合底层规范的方案，而非记忆特定排班。
验证器设计与约束分级
奖励函数的设计至关重要，需区分硬约束与软约束。在生产级验证器中，班次覆盖、双重预订和劳动规则应视为硬约束，任何违规均返回零奖励。相比之下，总成本和员工偏好可作为软约束，用于对剩余的有效排班进行排名。例如，未覆盖班次的严重性远高于超出首选成本 1%。这种区分决定了模型的最终优化目标。虽然
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