RLHF 외에 LLM이 피드백을 학습할 수 있는 방법은 무엇이 있을까?

이 글은 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 외에 대규모 언어 모델(LLM)이 사용자 피드백을 학습할 수 있는 다양한 방법론을 탐구합니다. RLHF는 유용하고 안전한 답변 생성을 위해 강화학습을 활용하지만, 복잡한 학습 과정과 다수의 모델 필요성으로 인해 많은 GPU 리소스와 학습 시간을 요구합니다.

글에서는 이러한 RLHF의 단점을 극복하기 위한 대안으로 DeepSpeed, FSDP, CPU Offloading, Parameter sharing, LoRA와 같은 Parameter Efficient Fine-tuning (PEFT) 기법을 RLHF에 적용하는 방안을 소개합니다. 이를 통해 LLM의 학습 효율성을 높이고 더 나은 대화 어시스턴트를 개발하는 데 기여할 수 있음을 시사합니다.