더 나은 생성모델을 위해 RLHF로 피드백 학습시키기

이 글은 대형 생성 모델(LLM)이 사전 학습 과정에서 발생하는 부적절한 데이터나 통계적 확률에 기반한 응답 생성 문제점을 지적합니다. 이러한 문제를 해결하고 사람이 의도한 방향으로 모델을 제어하기 위한 방법으로 Supervised Fine-tuning (SFT)과 Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)을 소개합니다.

특히 RLHF는 인간의 피드백을 통해 모델을 강화 학습시키는 방법론으로, 더 안전하고 유용한 대화 에이전트를 만드는 데 기여합니다. 글에서는 이러한 방법론을 루다 서비스에 적용한 경험을 공유하며, 생성 모델의 성능 향상과 윤리적 문제 해결에 대한 인사이트를 제공합니다.