AI의 ‘보이지 않는 손’을 설계하다: 보상 모델(Reward Model) 최적화와 정렬 기술의 깊이 있는 이해
1. AI에게 ‘선함’과 ‘유용함’을 가르치는 법: 보상 모델의 역할 2. RLHF를 넘어선 새로운 흐름: DPO와 그 이상의 정렬 기술 3. ‘가드레일’ 이상의 가치: 안전한 AI 시스템 설계하기 4. 실무자를 위한 한 끗 차이: 정렬 데이터 큐레이션 5. 결론 및 요약: 우리는 어떤 AI를 만들 것인가?
RLHF
내 AI가 더 똑똑해지는 마지막 퍼즐: RLFH와 인간 가치 정렬(Alignment)의 기술
💡 모델의 ‘인성’을 결정하는 정렬(Alignment)이란? 🧠 RLHF: 인간의 피드백으로 배우는 AI의 비결 🚀 2026년의 새로운 흐름: RLAIF와 Direct Preference 🛠 실무자를 위한 정렬 전략 가이드 ✅ 요약 및 결론
LLM이 ‘인간의 직관’을 배울 수 있을까? 정책 최적화(PO)의 새로운 흐름 이해하기
1. AI에게 ‘옳고 그름’을 가르치는 방법: 정책 최적화란? 2. RLHF의 복잡함을 걷어낸 혁신: Direct Preference Optimization (DPO)의 진화 3. 답변의 ‘논리적 깊이’를 더하는 기술: ORPO와 KTO 4. 실무자가 마주하는 현실적인 고민들 5. 정책 최적화가 열어갈 미래: 더 인간다운 AI 요약 및 마무리