728x90 RewardModel1 [PYTHON] RLHF 성능 해결을 위한 PPO vs DPO 차이와 보상 모델 편향성 제어하는 7가지 방법 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)은 거대 언어 모델(LLM)을 인간의 의도에 맞게 정렬(Alignment)하는 핵심 기술입니다. 하지만 많은 개발자들이 PPO(Proximal Policy Optimization)의 복잡성과 DPO(Direct Preference Optimization)의 불안정성 사이에서 고민하며, 특히 보상 모델(Reward Model)이 특정 데이터에 편향되어 모델 전체의 성능을 망치는 문제를 겪고 있습니다. 본 포스팅에서는 보상 모델의 편향성을 해결하기 위한 실무적인 방법과 두 알고리즘의 결정적 차이를 심도 있게 분석합니다.1. RLHF의 두 줄기: PPO와 DPO의 아키텍처적 차이점과거에는 보상 모델을 별도로 학습시켜 강화학습을 수행하는 PPO 방식이 주를 이루었으나, 최근에.. 2026. 4. 25. 이전 1 다음 728x90
