아마존 노바를 위한 강화 미세조정: 피드백으로 AI 가르치기

이 게시물에서는 아마존 노바 모델을 위한 강화 미세조정(RFT)을 살펴봅니다. RFT는 모방보다는 평가를 통해 학습하는 강력한 맞춤화 기법이 될 수 있습니다. 저희는 RFT가 어떻게 작동하는지, 지도 미세조정(SFT) 대신 언제 사용해야 하는지, 코드 생성부터 고객 서비스에 이르는 실제 응용 사례, 그리고 완전 관리형 Amazon Bedrock부터 Nova Forge를 활용한 다중 턴 에이전트 워크플로에 이르는 구현 옵션들을 다룰 것입니다. 또한 데이터 준비, 보상 함수 설계, 그리고 최적의 결과를 달성하기 위한 모범 사례에 대한 실용적인 지침도 얻을 수 있습니다.