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이 글에서는 ‘대안적’ 패러다임에 기반한 강화학습(RL) 알고리즘을 소개하겠습니다: 분할과 정복입니다. 전통적인 방법들과 달리, 이 알고리즘은 확장성 문제를 안고 있는 시간차(TD) 학습에 의존하지 않으며, 장기적인 목표를 가진 과제에도 잘 적용됩니다. 우리는 시간차(TD) 학습 대신, 분할과 정복 방식을 기반으로 한 강화학습(RL)을 수행할 수 있습니다. 문제 설정: 오프폴리시 강화학습 우리의 문제 설정은 오프폴리시 강화학습입니다. 이것이 무엇을 의미하는지 간략히 살펴보겠습니다. 강화학습에는 두 가지 주요 알고리즘 클래스가 있습니다: 온폴리시 강화학습과 오프폴리시 강화학습입니다. 온폴리시 강화학습은 현재의 정책이 수집한 최신 데이터만 사용할 수 있음을 뜻합니다. 다시 말해, 정책을 업데이트할 때마다 기존 데이터는 버려야 합니다. PPO나 GRPO와 같은 알고리즘(그리고 정책 그라디언트 방법
word2vec은 정확히 무엇을, 그리고 어떻게 학습할까요? 이 질문에 답하는 것은 최소한이면서도 흥미로운 언어 모델링 과제를 통해 표현 학습을 이해하는 것과 같습니다. word2vec이 현대 언어 모델의 유명한 선구자임에도 불구하고, 수년간 연구자들은 그 학습 과정을 설명하는 정량적이고 예측 가능한 이론을 갖지 못했습니다. 저희의 새로운 논문에서는 마침내 그러한 이론을 제시합니다. 우리는 현실적이고 실용적인 조건 하에서 해당 학습 문제가 무중량 최소제곱 행렬 분해로 축약된다는 것을 증명합니다. 또한 그 경사류 동역학을 닫힌 형태로 해결하며, 최종적으로 학습된 표현들은 단순히 주성분 분석(PCA)에 의해 주어집니다. word2vec의 학습 동역학: 작은 초기화 상태에서 학습될 때, word2vec은 단계적이고 순차적인 방식으로 학습합니다. 왼쪽: 랭크 증가
미세 조정을 통해 위성 이미지에서 비전 언어 모델의 잠재력을 발휘하기
LLM을 심판으로 활용한 RAG 평가
저희는 2024년 6월 5일부터 30일까지 열리는 가상 행사인 미스트랄 AI 파인튜닝 해커톤을 개최하게 되어 매우 기쁩니다.
