반응형 rlhf의 장점1 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF): 인공지능과 인간의 협업 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)은 인공지능(AI) 모델이 학습 과정에서 인간의 피드백을 활용하여 성능을 향상시키는 기계 학습 기법입니다. 강화 학습(RL) 모델은 보상 신호를 통해 학습하며, 이 보상 신호는 대부분 환경으로부터 직접적으로 제공됩니다. 하지만, 현실 세계에서 발생하는 많은 문제들은 명확한 보상 신호를 정의하기 어려울 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 RLHF는 인간의 피드백을 보상 신호로 활용하여 모델 학습을 보완합니다. 즉, 인간이 직접 모델의 출력에 대한 평가를 제공함으로써 모델이 인간이 원하는 방향으로 학습하도록 돕는 것입니다. RLHF의 작동 방식1. 초기 학습: 에이전트는 처음에는 주어진 작업을 수행하는 방법에 대한 기본적인 지식만 가지고 있습니다. 이 단계에서는 .. 2024. 4. 26. 이전 1 다음 반응형
