[카테고리:] 강화학습
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Offline RL 완전 정복: 기존 데이터셋만으로 강화학습 에이전트 학습하기 (CQL, IQL, Decision Transformer 비교)
Offline RL이란? Offline Reinforcement Learning(오프라인 강화학습)은 환경과의 실시간 상호작용 없이, 이미 수집된 데이터셋만으로 강화학습 에이전트를 학습하는 패러다임입니다. 기존 Online RL이 환경을 직접 탐험하며 데이터를 수집하는 것과 달리, Offline RL은 과거 로그 데이터, 인간 시연, 또는 다른 정책으로부터 수집된 데이터를 활용합니다. 핵심 아이디어: 비용이 많이 들거나…
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RLHF로 언어모델 정렬하기: ChatGPT부터 Claude까지의 실전 구현 가이드
RLHF란 무엇인가? RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 활용하여 언어모델을 학습시키는 강화학습 기법입니다. ChatGPT와 Claude 같은 최신 AI 모델들이 우리의 의도를 정확히 이해하고 유용한 답변을 제공할 수 있는 이유가 바로 이 기술 덕분입니다. RLHF는 단순히 다음 단어를 예측하는 언어모델을 “인간이 선호하는 방향”으로 정렬(alignment)시키는 핵심…