[논문]Llama, OPT 모델을 활용한 Supervised Fine Tuning, Reinforcement Learning, Chain-of-Hindsight 성능 비교

이현민; 나승훈; 임준호; 김태형; 류휘정; 장두성

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[국내논문] Llama, OPT 모델을 활용한 Supervised Fine Tuning, Reinforcement Learning, Chain-of-Hindsight 성능 비교
Comparing the performance of Supervised Fine-tuning, Reinforcement Learning, and Chain-of-Hindsight with Llama and OPT models 원문보기

한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회, 2023 Oct. 12, 2023년, pp.217 - 221

이현민 (전북대학교) , 나승훈 (전북대학교) , 임준호 (한국전자통신연구원) , 김태형 , 류휘정 , 장두성

초록
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최근 몇 년 동안, Large Language Model(LLM)의 발전은 인공 지능 연구 분야에서 주요 도약을 이끌어 왔다. 이러한 모델들은 복잡한 자연어처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 특히 Human Alignment를 위해 Supervised Fine Tuning, Reinforcement Learning, Chain-of-Hindsight 등을 적용한 언어모델이 관심 받고 있다. 본 논문에서는 위에 언급한 3가지 지시학습 방법인 Supervised Fine Tuning, Reinforcement Learning, Chain-of-Hindsight 를 Llama, OPT 모델에 적용하여 성능을 측정 및 비교한다.

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