대규모 언어 모델을 인간 선호도에 맞추는 방법: 직접 선호도 최적화, QLoRA, Ultra-Feedback 활용
이 튜토리얼에서는 보상 모델을 사용하지 않고 대규모 언어 모델을 인간 선호도에 맞게 조정하는 최종 Direct Preference Optimization 워크플로우를 구현한다. TRL의 DPOTrainer를 QLoRA와 PEFT와 결합하여 단일 Colab GPU에서 선호도 기반 조정을 가능하게 한다. UltraFeedback 이진화된 데이터셋에서 직접 학습을 실시한다. 이 데이터셋은 각 프롬프트가 […]
출처: Mark Tech Post
요약번역: 미주투데이 김지호 기자