이번 포스트에서는 아마존 베드록에서 강화 학습 미세 조정(RFT)이 가장 효과적으로 활용될 수 있는 방법을 살펴봅니다. GSM8K 수학적 추론 데이터셋을 구체적인 사례로 사용하여, RFT의 적용 가능성을 탐구합니다. 이어서 데이터셋 준비와 보상 함수 설계에 대한 최선의 실천 방법을 안내하며, 아마존 베드록의 메트릭스를 활용해 훈련 진행 상황을 모니터링하는 방법도 설명합니다. 마지막으로, 여러 모델과 사용 사례를 기반으로 한 실험을 통해 도출된 실용적인 하이퍼파라미터 조정 가이드라인을 제공합니다.

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