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개요RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 대형언어모델(LLM)의 출력을 인간의 선호(preference)에 더 잘 맞추기 위해 강화학습 기법과 인간 피드백을 결합하는 학습 방법론입니다. 주로 언어모델이 생성하는 응답의 품질, 안전성, 윤리성 등을 개선하는 데 사용되며, ChatGPT, Claude, Gemini 등 최신 LLM에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 본 글에서는 RLHF의 개념, 구성 요소, 학습 프로세스, 기술 요소 등을 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의RLHF는 인간이 제공한 피드백을 기반으로, 언어모델의 행동(policy)을 강화학습 방식으로 조정함으로써, 보다 선호도 높은 출력을 유도하는 학습 기법입니다.목적: 언어모델이 인간의 가..

개요Direct Preference Optimization(DPO)는 사용자 피드백 또는 선호 데이터를 직접 활용하여 AI 모델의 행동을 조정하는 최신 최적화 기법입니다. 기존의 강화 학습 방식(RLHF)보다 단순하고 효율적으로 사용자 만족도를 높일 수 있어, AI 모델의 성능을 한 차원 끌어올리는 방식으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의사용자 선호(preference)에 기반해 AI 모델의 출력을 직접 최적화하는 방법목적사용자의 기대에 더 부합하는 응답을 생성하는 모델 훈련필요성RLHF의 복잡성과 비용 문제를 해결하고, 보다 정교한 사용자 맞춤 응답 제공DPO는 복잡한 보상 모델 없이도 AI 응답의 질을 향상시키는 방식으로, ChatGPT 등 대규모 언어모델(LLM) 튜닝에 효과..