RLHF와 DPO 쉽게 이해하기: 사람 피드백으로 LLM을 정렬하는 두 방법
InstructGPT의 3단계 학습에서 출발해, 사람의 선호로 LLM을 정렬하는 RLHF와 이를 지도학습으로 단순화한 DPO를 직관적으로 설명한다. 보상 모델·PPO의 역할과 RLHF의 한계, 유튜브 제목 취향을 DPO로 학습시킨 실제 예까지 다룬다.
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AI TOPIC
모델 정렬 최신 뉴스와 핵심 해설
모델 정렬 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
DPO 선호 학습으로 소형 언어모델 정렬하기 — SFT 이후 정답률 높이는 방법
1.35억 파라미터 소형 언어모델을 DPO로 선호 학습해 정답률을 끌어올리는 과정을, 다양성 측정부터 참조 모델과 정책 모델의 로그확률 격차까지 단계별로 정리했습니다.
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RLHF·DPO·KTO 비교: 언어모델을 인간 선호에 정렬하는 세 가지 최적화 기법의 원리와 장단점
사전학습과 지도 미세조정을 거친 모델을 인간 선호에 맞게 다듬는 방법으로 RLHF, DPO, KTO가 있다. Mark Hennings 영상은 세 기법의 동기와 데이터 형식, 장단점을 높은 수준에서 비교해 설명한다.
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RLHF 쉽게 설명: 사전학습·지도 미세조정·보상모델로 LLM을 정렬하는 원리
챗GPT 같은 거대 언어모델을 사람이 원하는 방식으로 정렬하는 RLHF의 원리를, 사전학습과 지도 미세조정의 맥락부터 보상모델과 손실함수까지 단계별로 풀어 설명한다.
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