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초록·키워드
거대언어모델(Large Language Model, LLM)의 활용이 확대됨에 따라, 인간 중심 응답과 사회적 책임성을 고려한 인간 선호 정렬 (human preference alignment)의 중요성이 부각되고 있다. 기존의 감독학습(Supervised Fine-Tuning, SFT) 방식이 인간의 가치 판단을 반영하는 데 한계가 있음에 따라, 최근 이를 극복하기 위한 다양한 강화학습 기반의 알고리즘이 제안되고 있다. 본 연구에서는 PPO, DPO, CPO, ORPO, KTO와 같은 주요 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 기반 알고리즘의 인간 선호 ... 전체 초록 보기
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