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LLM 개발시 적용된 강화학습은 앞단이 아니라 뒷단에서 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback) 같은 방법이 더 인간 친화적 답변을 유도하기 위해 사용되었고 time sequence data의 예시로 language 데이터를 든 것은 LLM 에 대한 강화학습 적용과 직접 관련된 내용은 아닙니다. 다만 데이터 특성을 이해하시기 쉽게 설명한 것 뿐 입니다.
좋은 질문 감사합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 능함가님.
강화학습이 시간 순차 데이터(time sequential data)를 다룰 수 있다는 설명에 대해 질문 주신 점 감사합니다.
기본적으로 강화학습은 시계열 데이터를 포함한 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 강력한 도구로, 주로 에이전트가 환경에서의 상태들을 시계열로 경험하며 행동을 최적화하는 방식으로 학습합니다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 훈련에서도 강화학습은 특히 사용자 피드백을 통해 모델의 출력을 개선하기 위해 사용됩니다. 이 과정에서 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback) 같은 접근법이 사용되며, 이는 모델이 생성하는 여러 응답 중 사람들이 선호하는 방식을 학습하는 데 도움을 줍니다.
이와 관련된 보다 자세한 내용은 아래 링크를 통해 확인해 보실 수 있습니다:
이 질문에서는 인간의 평가를 통한 모델 학습 과정이 설명되어 있으며, 강화학습의 역할이 소개됩니다. NLP나 LLM에 관련된 강화학습 접근 방식을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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