免 GPU 训练教程：用 Jev 当奖励模型让 Qwen 少写 AI 味文案
sophiamyang · x · 2026-09-25
Sophia Yang 发布教程 fireworks-jev-reward-rl：在 Fireworks 上用 Jev 作为奖励模型，对 Qwen3.8-27B 基座做 RL，目标是让模型少写「AI slop」（AI 味废话）。
结果：24 次 RL 更新后，Jev 平均奖励分从 0.583 升至 0.759，表明输出按 Jev 口径的 AI 味下降。
流程与成本：
- 全程无需自有 GPU，只需 Fireworks API key（开通 serverless training）和 TypeSafe 的 Jev API key
- 烟雾测试：24 个草稿、56 次 Jev 调用，约 $0.10 + 不到 $0.01
- 正式训练：864 个草稿、896 次 Jev 调用、24 次更新，约 72 分钟，成本约 $3–5 + $0.06
- 训练后可审计、盲评、导出报告，并可 promote 并下载 adapter
付费命令需 --execute 才会运行，结果有随机性；另提供调用相同命令的 notebook 版本。
所属事件:教程：用 Jev 奖励模型 RL 微调 Qwen 减少 AI 味文本(2 条相关)→
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