RLHF와 LLM 성능 향상

이 게시물은 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)를 통해 LLM의 성능을 향상시키는 방법에 대해 설명합니다.

주요 개념

• 사전 학습 데이터의 한계와 부적절한 정보 문제
• Supervised Fine-tuning(SFT)과 RLHF의 차이
• 리워드 모델을 통한 피드백 학습

학습 방법론

RLHF는 생성 모델의 응답에 대한 긍정적/부정적 평가를 통해 모델을 개선하며, DPO(Direct Preference Optimization) 같은 대안 방법도 제시합니다.