AWS Lambda를 활용하면 Amazon Nova 모델 맞춤화를 위한 보상 함수를 효과적으로 구축할 수 있습니다. 이 글에서는 Lambda가 어떻게 확장 가능하고 비용 효율적인 보상 함수를 제공하는지를 설명합니다. 독자는 객관적으로 검증 가능한 작업을 위한 강화 학습 기법인 Verifiable Rewards(RLVR)와 주관적 평가를 위한 AI Feedback(RLAIF) 사이에서 선택하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 보상 해킹을 방지하는 다차원 보상 시스템을 설계하고, 훈련 규모에 맞게 Lambda 함수를 최적화하며, Amazon CloudWatch를 통해 보상 분포를 모니터링하는 방법도 다룹니다. 실제 코드 예제와 배포 가이드를 통해 실험을 시작할 수 있도록 돕습니다.

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