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#PPO

4개의 포스트

DAPO 완전 해부: DeepSeek-R1의 비밀을 풀어낸 오픈소스 강화학습의 모든 것
기술DAPO강화학습
2026.02.09

DAPO 완전 해부: DeepSeek-R1의 비밀을 풀어낸 오픈소스 강화학습의 모든 것

DeepSeek-R1이 강화학습만으로 AI에게 '생각하는 법'을 가르쳤다고 했지만, 핵심 레시피는 비밀이었다. DAPO는 그 비밀을 4가지 기법으로 풀어내고, 절반의 훈련 스텝으로 더 높은 성능을 달성한 뒤 모든 코드를 공개했다. 엔트로피 붕괴부터 동적 샘플링까지, 대규모 RL의 진짜 난관과 해법을 논문 기반으로 풀어본다.

코어닷투데이39
Nathan Lambert의 RLHF Book 리뷰 — RLHF 전체 지형도를 하나로
인사이트RLHF보상 모델
2025.12.04

Nathan Lambert의 RLHF Book 리뷰 — RLHF 전체 지형도를 하나로

ChatGPT를 만든 비밀 무기 RLHF. 그런데 실제로 어떻게 작동하는지 아는 사람은 드물다. AI2의 Nathan Lambert가 쓴 218페이지 무료 교재가 SFT부터 PPO, GRPO, DPO, RLVR, 과최적화, 평가까지 RLHF의 모든 것을 하나로 정리했다. 핵심만 짚어본다.

코어닷투데이23
DPO 특집: 강화학습 없이 AI를 정렬하는 법 — 'AI는 사실 보상 모델이었다'
인사이트DPORLHF
2025.11.04

DPO 특집: 강화학습 없이 AI를 정렬하는 법 — 'AI는 사실 보상 모델이었다'

ChatGPT를 만든 RLHF는 복잡하고, 불안정하고, 비싸다. 스탠퍼드의 DPO 논문은 이 모든 것을 하나의 수식으로 해결했다. 강화학습 없이 AI를 인간의 선호에 맞추는 혁명적 방법론의 탄생부터 2026년 현재까지를 추적한다.

코어닷투데이44
InstructGPT 해부: 1.3B 모델이 175B를 이긴 날, RLHF의 모든 것
기술InstructGPTRLHF
2025.10.07

InstructGPT 해부: 1.3B 모델이 175B를 이긴 날, RLHF의 모든 것

GPT-3는 왜 '도움이 되는 비서'가 아니었을까? 100배 작은 모델이 거대 모델을 이긴 비결은? InstructGPT 논문을 해부하며, ChatGPT를 탄생시킨 RLHF 기술을 처음부터 쉽게 풀어낸다.

코어닷투데이31