아마존웹서비스 로고. /AWS

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아마존웹서비스(AWS)가 4일(현지시각) ‘AWS 리인벤트 2025’에서 인공지능(AI) 모델 맞춤화의 진입 장벽을 낮추는 신기능을 공개했다.

아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 아마존 세이지메이커 AI(Amazon SageMaker AI)에 강화 학습 기반의 맞춤화 기능을 추가해, 머신러닝 전문 지식이 없는 개발자도 고급 모델 튜닝을 손쉽게 수행할 수 있게 한 것이다.

AI 기업의 주요 과제는 효율성이다. 대규모 모델을 구동하면 높은 비용과 느린 응답 속도가 뒤따른다. AWS는 이러한 비효율을 줄이기 위해, 자주 반복되는 단순 업무를 수행할 때는 소규모 모델을 활용하도록 돕는 ‘맞춤형 소형 모델 전략’을 제시했다.

AWS는 이를 위해 아마존 베드록에 ‘RFT(Reinforcement Fine Tuning·강화학습을 이용한 미세조정)’ 기능을 도입했다. RFT는 기존 강화 학습의 복잡한 파이프라인과 인간 피드백 과정을 자동화해, 개발자가 데이터셋과 보상 함수를 지정하기만 하면 자동으로 모델이 미세 조정된다. AWS에 따르면 RFT는 기본 모델 대비 평균 66%의 정확도 향상을 보이며, 아마존 노바 2 라이트(Nova 2 Lite) 모델부터 적용된다. 세일즈포스(Salesforce)는 RFT 도입 후 자체 AI 에이전트의 성능이 최대 73% 향상됐다고 밝혔다.

한편, 세이지메이커 AI에는 ‘서버리스 강화 학습 기반 모델 맞춤화’ 기능이 추가됐다. 기존 수개월이 걸리던 모델 튜닝을 수일 만에 완료할 수 있도록 자동화한 것이다. 개발자는 에이전트가 전 과정을 안내하는 ‘에이전틱(agentic)’ 모드와 직접 제어하는 ‘셀프 가이드(self-guided)’ 모드 중 선택할 수 있다. 두 방식 모두에서 AI 피드백 기반 강화 학습(RLAF), 검증 가능한 보상 학습, 지도 미세 조정, 직접 선호 최적화(DPO) 등 고급 기법을 지원한다. 이 기능은 아마존 노바뿐 아니라 라마(Llama), 퀜(Qwen), 딥시크(DeepSeek) 등 공개 가중치 모델과도 호환된다.

AWS는 “이제 모든 규모의 조직이 맞춤형 AI를 더 쉽고 빠르게 구축할 수 있는 시대가 열렸다”며 “AI의 효율성과 접근성을 동시에 높이는 것이 목표”라고 강조했다.

심민관 기자(bluedragon@chosunbiz.com)

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