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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…
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RLHF vs DPO vs KTO: LLM 정렬(Alignment) 기법 완벽 비교 가이드
들어가며 LLM(Large Language Model)을 실무에 적용할 때 가장 중요한 과정 중 하나가 바로 정렬(Alignment)입니다. 아무리 강력한 언어 모델이라도 인간의 의도와 가치관에 맞게 조정되지 않으면 유해하거나 부정확한 결과를 생성할 수 있습니다. 최근 LLM 정렬 기법으로 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback), DPO(Direct Preference Optimization), KTO(Kahneman-Tversky Optimization)가 주목받고…