AWS: Amazon Nova 모델 파인튜닝을 위한 Lambda 보상 함수 구축 방법

AWS가 Amazon Nova 모델 파인튜닝 시 AWS Lambda를 사용하여 보상 함수를 만드는 방법에 대한 포괄적인 기술 가이드를 발표했습니다. 특정 비즈니스 요구에 맞게 모델을 맞춤화하려는 엔지니어를 위한 실용적인 자료입니다.

두 가지 보상 접근법

가이드는 두 가지 핵심 접근법을 다루고 있습니다:

**RLVR(검증 가능한 보상을 통한 강화 학습)**은 답변의 객관적 검증을 사용합니다 — 수학 문제나 코드 생성처럼 명확한 정답이 존재하는 작업에 이상적입니다.

**RLAIF(AI 피드백을 통한 강화 학습)**은 다른 AI 모델을 사용하여 답변의 품질을 평가합니다 — 창의적 글쓰기나 고객 지원 같은 더 주관적인 작업에 적합합니다.

실제 구현

가이드는 여러 목표에 대해 동시에 최적화할 수 있는 다차원 보상 시스템의 설계 방법을 상세히 설명합니다 — 예를 들어 답변의 정확성, 유용성, 안전성입니다. AWS Lambda를 통해 인프라 관리 없이 이러한 함수를 확장 가능하게 실행할 수 있습니다.

대상 독자

이 가이드는 Amazon Bedrock을 사용하여 모델을 맞춤화하는 ML 엔지니어와 데이터 사이언티스트를 대상으로 합니다. Lambda 성능 최적화에 대한 실용적인 조언과 CloudWatch를 통한 결과 모니터링 방법이 포함되어, 프로세스를 투명하고 측정 가능하게 만듭니다.