Azure AI Foundry의 모델 미세 조정 기능 향상
Microsoft는 Azure AI Foundry의 최신 업데이트를 통해 모델 미세 조정 분야에서 상당한 진전을 이루었습니다.이제 강화 미세 조정(RFT)에 대한 고급 지원이 포함됩니다.이 새로운 개선 사항은 다양한 분야에 맞춰 특별히 설계된 사고 연쇄 추론 및 작업 중심 등급 지정과 같은 혁신적인 기술을 활용하여 모델 성능을 향상시키도록 설계되었습니다.
강화 미세 조정 소개
OpenAI가 지난 12월 알파 프로그램에서 처음 공개한 RFT는 그 이후 인상적인 성과를 보여 주었으며, 기존의 기본 제공 모델 대비 모델 효율성이 최대 40% 향상되었습니다. Microsoft는 RFT가 곧 Azure 플랫폼에서 OpenAI의 o4-mini 모델과 호환될 것이라고 발표했으며, 이는 다양한 애플리케이션을 사용하는 조직에 큰 도움을 줄 것으로 예상됩니다.
강화 미세 조정을 활용할 때
Microsoft는 향상된 의사 결정과 적응성이 중요한 특정 상황에서 RFT를 구현할 것을 권장합니다.이 강력한 기술을 활용하기 위한 세 가지 최적의 시나리오는 다음과 같습니다.
- 사용자 정의 규칙 구현: RFT는 기존의 학습 데이터나 정적 프롬프트로는 조직의 고유한 의사 결정 논리를 효과적으로 포착할 수 없는 환경에서 특히 유용합니다. RFT는 모델이 현실 세계의 복잡성을 반영하는 진화하고 유연한 규칙에 적응할 수 있도록 지원합니다.
- 도메인별 운영 표준: 이 기법은 내부 절차가 업계 표준 관행과 크게 다르고, 성공 여부가 이러한 맞춤형 규범 준수에 달려 있는 상황에 적합합니다. RFT는 이러한 미묘한 차이를 모델 동작에 효과적으로 통합합니다.
- 높은 의사결정 복잡성: RFT는 복잡한 의사결정 트리와 다면적인 논리를 특징으로 하는 분야에서 탁월합니다.결과를 도출하기 위해 수많은 하위 사례를 탐색하고 다양한 입력을 동적으로 평가해야 하는 환경에서, RFT는 모델이 일반화하여 더욱 일관되고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
감독된 미세 조정에 대한 새로운 지원
Microsoft는 RFT 외에도 OpenAI의 최신 GPT-4.1-nano 모델에 대한 감독형 미세 조정(SFT) 기능을 출시한다고 발표했습니다.이는 비용에 민감한 AI 구현에 최적화되어 있습니다.이 미세 조정 기능은 곧 출시될 예정이며, 기업들은 이를 통해 AI 모델 개선을 위한 경제적인 옵션을 확보할 수 있습니다.
Llama 4 Scout 모델 통합
마지막으로, Microsoft는 170억 개의 매개변수를 자랑하고 1천만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하는 Meta의 Llama 4 Scout 모델에 대한 미세 조정 지원을 도입했습니다.이 미세 조정 옵션은 Azure의 관리형 컴퓨팅 서비스에 포함될 예정입니다.사용자는 Azure AI Foundry와 Azure Machine Learning 구성 요소를 통해 미세 조정된 Llama 모델에 액세스할 수 있으며, 이를 통해 최첨단 AI 기술을 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.
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