DPO (2) 썸네일형 리스트형 DPO로 더 간편한 LLM 튜닝 – UNSLOTH를 활용한 구현 가이드 DPO (Direct Preference Optimization)란 무엇인가?DPO(Direct Preference Optimization)는 LLM(대규모 언어 모델)을 보다 간단하고 비용 효율적인 방식으로 사람의 선호에 맞게 조정할 수 있는 최신 튜닝 기법입니다. 전통적으로 사용되는 **RLHF(강화 학습을 통한 사람 피드백)**는 강력하지만 리워드 모델을 학습하고 이를 통해 강화 학습을 수행해야 하므로 리소스가 많이 필요하고 구현이 복잡합니다. 이에 비해 DPO는 리워드 모델 없이도 직접 모델을 최적화할 수 있는 방법을 제시합니다.DPO는 Binary Cross Entropy Loss를 활용해 선호 응답과 비선호 응답의 확률을 비교하며, 선호 응답의 확률을 높이고 비선호 응답의 확률을 낮추는 방식으.. DPO: 기존 LLM 학습의 한계를 극복하는 새로운 접근법 최근 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받는 주제 중 하나는 LLM(Large Language Models)입니다. GPT와 같은 거대 언어 모델은 다양한 언어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있지만, 여전히 몇 가지 중요한 문제를 가지고 있습니다. 이를 해결하기 위한 새로운 접근 방식 중 하나로 DPO(Direct Preference Optimization)가 등장했습니다. 이번 블로그에서는 DPO가 무엇인지, 그리고 기존 LLM 학습 방식의 한계를 어떻게 극복하는지에 대해 알아보겠습니다.DPO란 무엇인가?**DPO(Direct Preference Optimization)**는 거대 언어 모델의 성능을 더욱 개선하기 위해 제안된 새로운 학습 방법입니다. 기존의 LLM 학습 방법은 주로 대규모의 텍.. 이전 1 다음
