이 튜토리얼에서는 TRL(Transformer Reinforcement Learning) 라이브러리를 활용하여 대형 언어 모델의 후속 훈련 과정을 자세히 설명합니다. 처음에는 경량 모델을 기반으로 시작하여, 점진적으로 네 가지 주요 기법을 적용합니다. 첫 번째는 감독 세부 조정(Supervised Fine-Tuning, SFT)으로, 모델의 성능을 향상시키기 위한 기법입니다. 두 번째는 보상 모델링(Reward Modeling, RM)으로, 모델이 더 나은 결과를 생성하도록 유도하는 방법입니다. 세 번째는 직접 선호 최적화(Direct Preference Optimization, DPO)로, 사용자의 선호를 직접적으로 반영하는 최적화 기법입니다. 마지막으로 그룹 상대 정책 최적화(Group Relative Policy Optimization, GRPO)를 통해 여러 모델의 성능을 비교하고 개선하는 방법을 다룹니다. 이 튜토리얼은 실습을 통해 각 기법을 이해하고 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다.

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