작은 AI 제품이 매일 음악 모델을 파인튜닝할 수는 없습니다. 그렇다고 피드백이 쓸모없다는 뜻은 아닙니다. 좋아요, 싫어요, 다운로드, 댓글, 재생 행동은 모델이 아니라 제품 레이어를 학습시킬 수 있습니다. 어떤 프롬프트를 추천할지, 어떤 곡을 라이브러리 위로 올릴지, 어떤 패턴을 피할지 결정하는 데 쓸 수 있습니다.
좋아요가 많은 트랙은 단순 취향 이상을 알려줍니다. 특정 악기 조합이 잘 먹히는지, 어떤 템포 범위가 유용한지, 무드 라벨이 명확한지 보여줍니다. 싫어요가 많은 트랙은 원치 않는 보컬, 거친 불협화음, 약한 장르 반영, 싸구려 음색을 드러낼 수 있습니다. 모델 가중치를 바꾸지 않아도 프롬프트 DB는 조정할 수 있습니다.
피드백은 맥락과 붙어 있어야 합니다. 사용자가 무보컬 모드를 켰는데 보컬 트랙에 싫어요를 눌렀다면 의미가 큽니다. 카페 트랙의 좋아요는 다운로드까지 이어졌다면 더 강한 신호입니다. 댓글은 숫자가 놓치는 문제를 알려줍니다. 허밍, 깨진 루프, 너무 큰 하이햇, 오해를 부르는 제목 같은 것들입니다.
주간 개선 루프는 단순해도 됩니다. 최근 프롬프트와 결과를 내보내고, 모드와 장르별로 묶고, 좋아요와 싫어요 패턴을 찾고, 랜덤 프리셋을 업데이트하고, 네거티브 프롬프트 문구를 조정하고, 변경 기록을 남깁니다. 이 정도만 해도 시스템은 살아있는 것처럼 좋아질 수 있습니다.
BGMFREE의 프롬프트 엔진은 사용자가 실제로 쓰는 취향의 기억이 되어야 합니다. 모델이 소리를 만들고, 제품이 취향을 배웁니다.