학습과 사후 학습
SFT / RLHF / DPO
지시 따르기와 선호 정렬 행동을 가르치는 사후 학습 기법군이다. SFT는 시연에서 학습하고, RLHF와 DPO는 서로 다른 최적화 절차로 선호 비교를 활용한다.
핵심 용어
- 지도 미세 조정 (supervised fine-tuning)
- 선호 데이터 (preference data)
- 보상 모델 (reward model)
- 정렬 (alignment)
프로젝트 내 연결
기반 기술
이를 쓰는 기술
관련 기술
역사적 맥락
1차 출처
선별한 기술 지도이며 AI 기술을 완전히 망라한다는 뜻이 아니다.