DPO 완전 해설: 보상 모델과 강화학습 루프 없이 언어모델을 정렬하는 손실 함수 유도 원리
ChatGPT를 길들인 RLHF는 보상 모델 학습과 강화학습 루프가 필요했다. DPO는 이 두 단계를 지우고 선호 쌍 분류 손실 하나로 같은 정렬을 얻는데, 그 수식이 나오기까지의 유도 과정을 단계별로 짚어본다.
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언어모델정렬 최신 뉴스와 핵심 해설
언어모델정렬 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
RLHF와 PPO 원리: 보상 모델·어드밴티지·PPO 손실까지 단계별 유도
ChatGPT를 만든 정렬 기법 RLHF를 수식으로 풀어본다. 언어 모델을 정책으로 보는 관점부터 선호 데이터로 학습하는 보상 모델, 정책 경사, 어드밴티지, 그리고 PPO 손실까지 단계별로 짚는다.
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