RL에서 LLM까지: 더 나은 미세 조정을 위해 GRPO, PPO 및 DPO로 AI 최적화

수십 년 동안 강화 학습(RL)은 로보틱스, 게임 플레이 AI(AlphaGo, OpenAI Five) 및 제어 시스템의 혁신을 이끄는 원동력이었습니다. RL의 강점은 장기적인 보상을 극대화하여 의사 결정을 최적화하는 능력에 있으며, 순차적 추론이 필요한 문제에 이상적입니다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)은 초기에 지도 학습에 의존했으며, 모델은 정적 데이터 세트에서 미세 조정되었습니다. 이 접근 방식 [...]