저는 ChatGPT와 Claude와 같은 AI의 훈련 메커니즘, 특히 인간의 피드백을 통해 점점 더 지능화되는 원리에 대해 더 깊이 이해하고 싶습니다. 캘리포니아 대학교 수학과 어니스트 K. 류 교수가 강의하는 "대규모 언어 모델을 위한 강화 학습" 강의를 확인해 보세요. 강의에 포함된 PPT와 동영상은 무료로 제공됩니다. 이 과정은 심층 강화 학습의 기본부터 시작하여 점진적으로 Transformer 아키텍처와 최신 LLM 기술을 탐구하고, 마지막으로 RLHF(인간 피드백 강화 학습)와 같은 최첨단 학습 방법에 초점을 맞춰 AI 모델을 보다 지능적이고 인간의 선호도에 더 부합하도록 만드는 방법을 체계적으로 설명합니다. 강좌 링크: https://t.co/hKwoSkITJG 주요 내용: - 심층 강화 학습의 기본: MDP 이론, 정책 그래디언트 방법(A3C, PPO) 및 기타 핵심 알고리즘 - 대규모 언어 모델 아키텍처: RNN부터 Transformer까지, BERT 및 GPT와 같은 고전적 모델을 포괄합니다. - LLM 강화 학습 교육: 모델이 인간의 지시를 따를 수 있도록 하는 RLHF 및 DPO와 같은 기술에 대한 자세한 설명 - AlphaGo의 원리와 전문가 반복: 모델의 추론 능력을 개선하는 방법을 학습합니다. 이 과정은 수강생이 딥러닝에 대한 어느 정도의 기초 지식을 갖추도록 요구합니다. 이론과 실습을 결합하여 직접 실행할 수 있는 비디오 튜토리얼과 Jupyter 코드 예제를 제공합니다.
