지속적 정렬1 RL-HF에서 RL-CAI로? 지속적 AI 정렬의 시대가 열린다 RL-HF는 끝났는가? 왜 지금 지속적 정렬이 필요한가최근 AI 개발 방식이 변화하고 있습니다. 이전에는 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)이 주된 방식이었으나,이제는 지속적 정렬(Continuous Alignment)이 가능한 새로운 패러다임인 RL-CAI가 주목받고 있습니다.RLHF는 피드백을 통해 일회성으로 정렬을 완료하는 방식이었던 반면, RL-CAI는환경에 지속적으로 적응하며 정렬 상태를 유지하고 개선해 나가는 구조입니다.이 글에서는 두 방식의 차이점, 왜 변화가 필요한지, RL-CAI의 구조적 장점에 대해 살펴봅니다.RLHF란 무엇이며, 왜 사용되었는가RLHF는 Reinforcement Learning from Human Feedback, 즉 인간 피드백 기반 강화학습을 의미합니다.기계 학습.. 2025. 8. 1. 이전 1 다음
