AI 요약
포스트 트레이닝(post-training)은 LLM의 유용성을 결정짓는 핵심 단계로, 강화학습(RL)과 지도 미세조정(SFT)이라는 두 가지 축으로 구성된다. 이 두 기법의 조합이 사실상 포스트 트레이닝에서 일어나는 거의 모든 작업의 기반이 된다. 저자는 1편에서 포스트 트레이닝이 LLM의 근본적인 사용성 격차를 어떻게 해소했는지 설명했으며, 2편인 이번 글에서는 구체적인 기법들을 탐구한다.
핵심 포인트
- 포스트 트레이닝은 사전 학습된 LLM이 사용자 의도에 맞게 행동하도록 만드는 과정
- 강화학습(RL)과 지도 미세조정(SFT)이 포스트 트레이닝의 두 기둥
- Sharon Zhou의 포스트 트레이닝 시리즈 중 두 번째 기사 (1편은 이전 게시물에서 확인 가능)
- O'Reilly 플랫폼에서 AI/ML 관련 학습 리소스와 뉴스레터 제공
향후 전망
- 포스트 트레이닝 기법의 발전이 LLM 실용성 향상의 핵심 동력이 될 것
- RL과 SFT의 결합 방식이 더욱 정교해질 것으로 예상