대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)을 평가하고 피드백하기 위해 모델 응답에 대한 쌍별 선호도가 널리 수집됩니다. 주어진 두 가지 대안적인 모델 응답에 대해 사람이나 AI 주석 작업자는 “더 나은” 응답을 선택합니다. 이러한 데이터는 전통적인 하드 코딩된 메트릭을 얻기 어려운 도메인에서 피드백 신호를 제공할 수 있으며, 이를 통해 모델 진행 상황을 측정하거나 모델 세부 조정(예: 인간 피드백으로부터 강화 학습)을 돕는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 일부 도메인에서는 이러한 쌍별 비교를 얻는 것이 까다로울 수 있습니다. 자세한 내용은 링크를 참고해주세요.

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