강화학습의 개념과 주요기법 분석 그리고 LLM에서의 발전 방향

https://discuss.pytorch.kr/t/deep-research-llm/6112 [Deep Research] 강화학습의 개념과 주요 기법 분석, LLM에서의 활용 및 발전 방향에 대한 보고서들어가며 :pytorch:🇰🇷 최근 DeepSeek-R1 모델의 GRPO를 비롯하여 LLM 및 Multimodal LLM의 사후 학습 과정에서 강화학습(RL)을 적용하려는 시도가 많아지고 있습니다. 관련하여 강화학습의 개념과 주요 기discuss.pytorch.kr 1. 강화학습이란 무엇인가? 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 기계학습의 한 분야로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment) 과 상호작용하면서 보상(Reward) 이라는 피드백을 받으며 시행착오(tr..

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• · 2025. 4. 23.
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강화학습(reinforcement learning) 기본개념 익히기

1. 강화학습(reinforcement learning) 미지의 환경(environment)에서 에이전트(agent)가 임의의 행동(action)을 했을 때 받는 보상(reward)을 통해 먼 미래의 누적 보상을 최대화하고자 어떠한 행동을 할 것인지를 학습하는 알고리즘 마치 반려견을 훈련시키는 것과 유사하다. 강아지 입장에서 "앉아"라는 명령어를 들었을때, 여러 행동 중 우연히 앉았을 때 간식이라는 보상을 받게 된다. 강아지는 처음에 "앉아"를 인식하지 못한 상황에서 보상을 받았기 때문에 행동과 보상의 관계를 인지하진 못한다. 하지만 시행착오를 통해 "앉으면 간식을 받을 수 있구나"라고 학습하게 된다. 강화학습은 에이전트(agent)가 환경에서 특정 행동을 하면, 환경(environment)은 행동에 대..

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• · 2022. 12. 20.
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