더 나은 생성모델을 위해 RLHF로 피드백 학습시키기

이 글은 대형 생성 모델(LLM)의 사전 학습 과정에서 발생하는 부적절한 데이터 및 환각 현상과 같은 문제점을 지적하며, 이를 해결하기 위한 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 방법론을 소개합니다. 사전 학습된 언어 모델(PLM)을 사람이 의도한 방향으로 제어하기 위해 SFT(Supervised Fine-tuning)와 RLHF 방식을 활용하며, 특히 RLHF는 인간의 피드백을 통해 모델을 강화 학습시키는 과정입니다.

글에서는 이러한 방법론을 루다 서비스에 적용한 경험을 공유하며, 더 나은 생성 모델 구축을 위한 인사이트를 제공합니다.