DPO(Direct Preference Optimization)와 PPO(Proximal Policy Optimization)

DPO(Direct Preference Optimization)와 PPO(Proximal Policy Optimization)는 둘 다 모델의 출력을 선호도에 맞춰 최적화하는 방법이지만, 적용 방식과 학습 과정에서 큰 차이가 있습니다. 각각의 주요 목적, 적용 상황, 학습 과정의 차이점을 비교하여 설명하겠습니다.DPO와 PPO의 목적DPO (Direct Preference Optimization): 강화학습 없이도 모델의 출력을 선호도에 맞춰 직접 최적화합니다. 주로 언어 모델(Large Language Model, LLM)에서 특정 출력을 선호하도록 조정하는 데 사용되며, 인간의 피드백이나 사용자의 선호도를 바로 반영하여 빠르게 미세 조정할 수 있는 방법입니다.PPO (Proximal Policy Op..
DeepLearning 2024. 10. 31. 11:44
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