Off-Policy Reinforcement Learning RL with KL Divergence는 대형 언어 모델에서 우수한 추론 능력을 제공합니다
정책 기울기 방법은 특히 강화 학습을 통해 대형 언어 모델의 추론 능력을 크게 향상시켰습니다. 이러한 방법을 안정화하는 데 중요한 도구는 Kullback-Leibler (KL) 정규화입니다. KL 정규화는 현재 정책과 참조 정책 사이의 급격한 변화를 억제함으로써 안정성을 향상시킵니다. PPO와 같은 알고리즘에서 널리 사용되지만, 다양한 KL 변형에 대해 더 탐구할 여지가 많습니다. 이러한 연구는 대형 언어 모델의 추론 능력을 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 가능성을 제시할 수 있습니다.
출처: Mark Tech Post
요약번역: 미주투데이 김지호 기자