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초록·키워드
최근 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 그러나 언어 모델의 크기가 커지고, 담고 있는 지식이 많아지면서 예상치 못했던 문제가 발생하고 있다. 1. Fine-tuning 시 가중치 수정에 따른 계산 비용 증가, 2. 새로운 정보를 학습시키면서 생기는 기존 지식 손실 현상, 3. 최근 주요 LLM들의 Off-the-shelf 구조로 인한 내부 접근 불가. 이를 해결하기 위해, 기존 모델의 가중치를 수정하지 않고 입력 프롬프트를 조정해 출력을 제어할 수 있는 강화학습 기반 프롬프트 조정 기법이 등장하였다. 또한, 기존 LLM의 잠재력을 끌어올리기 위한 프롬프트에 관한 연구가 활발히 이뤄지고 있는 추세이다. 이에 따라, 본 논문에서는 Reflexion, ExpeL등의 최신 연구들을 분석 및 참고하여 강화학습 기반 프롬프트 조정 연구의 최신 동향을 분석한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092706672
