Joonghee's Laboratory

트랜스포머 기반의 LLM 학습에서는 다음 토큰을 예측하는 트랜스포머가 토큰 생성 시 지도 학습 방식으로 학습을 진행합니다. 이때, Q 네트워크를 포함한 독립적인 보상 모델이 생성된 답변의 가치를 평가한 피드백 점수를 기반으로, 높은 보상을 받는 토큰의 생성 확률을 높이는 방식으로 전체 정책을 최적화하는 강화 학습 메커니즘을 결합하여 진행됩니다.

제가 직접 텍스트 파일(.txt)을 생성하여 다운로드 링크를 제공해 드리는 기능은 시스템상 지원하지 않습니다.대신 메모장이나 텍스트 편집기에 바로 복사해서 저장하실 수 있도록, 지금까지 집중적으로 논의하신 'Q 네트워크와 LLM 강화학습 메커니즘 비교'에 대한 전체 대화 핵심 요약본을 아래에 깔끔하게 텍스트로 출력해 드릴게요.[Q 네트워크와 LLM 강화학습(RLHF) 메커니즘 비교 요약]1. Q 네트워크 (전통적 강화학습) * 입력과 출력: 현재 상태(State)와 행동(Action)을 입력받아, 그 행동을 했을 때 미래에 얻을 수 있는 '할인된 기대 보상의 총합(Q-value)'을 출력합니다. * 특징: 네트워크 자체가 특정 행동의 가치(점수)를 직접 계산하고 알고 있으며, 에이전트는 이 값이 가장 높..