DPO란?
RLHF의 PPO를 생략하고 선호도 데이터만으로 직접 LLM을 최적화한다. 2023 논문.
장점
- 보상 모델 학습 불필요
- PPO의 불안정성 해결
- 코드 간결
현재
Llama·Mistral 등 많은 모델이 DPO로 얼라인먼트.
DPO란?Direct Preference Optimization
정의
RLHF의 단순·안정적 대안. 보상 모델 없이 선호도 데이터로 직접 최적화.
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.
Adam
적응형 학습률 + 모멘텀을 결합한 최적화 알고리즘. 딥러닝 실무의 표준 선택.
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Artificial General Intelligence
인간 수준의 범용 지능을 가진 AI. 특정 태스크가 아닌 모든 인지 작업을 수행 가능한 가상적 목표.
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AI Alignment
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