강화 Fein-Tuning (RFT)은 Amazon Nova 모델을 위한 강력한 맞춤 기술로, 모방이 아닌 평가를 통해 학습합니다. RFT는 모델이 피드백을 통해 행동을 개선하고 보상을 최대화하는 방향으로 조정하도록 하는 것을 의미합니다. 이 기술은 감독형 학습과는 다르게 특정 작업을 수행하는 대신 어떤 작업을 수행해야 하는지 학습합니다. RFT를 사용하는 이유는 감독형 Fein-Tuning보다 더 유연하고 효율적일 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 코드 생성이나 고객 서비스와 같은 실제 응용 분야에서 RFT를 사용하면 모델이 환경과 상호 작용하면서 지속적으로 학습할 수 있습니다. Amazon Nova의 RFT를 구현하려면 Amazon Bedrock를 완전히 관리되는 옵션으로 선택할 수 있습니다. 또는 Nova Forge를 사용하여 다중 턴 에이전트 워크플로우를 구축할 수도 있습니다. 데이터 준비와 보상 함수 설계에 대한 실용적인 지침을 따르면 최적의 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 RFT 기술은 AI 모델을 개선하고 더 나은 성능을 달성하는 데 도움이 됩니다. Amazon Nova를 통해 감독형 학습이 아닌 강화 학습으로 모델을 세밀하게 조정하고 향상시킬 수 있습니다.

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