What is Reinforcement Learning? Definition | AI Understanding

정의

에이전트가 장기적인 수익을 극대화하는 행동을 학습하는 보상 신호를 통한 교육입니다.

관련 용어

인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)

인간의 선호 신호를 사용하여 모델 행동을 형성하는 훈련 방법입니다.

RLHF 파이프라인에서 자주 사용되는 선호 신호를 기반으로 출력에 점수를 매기는 모델입니다.

AI 에이전트

종종 도구와 메모리를 사용하여 목표를 달성하기 위해 관찰하고, 추론하고, 조치를 취할 수 있는 소프트웨어 시스템입니다.

모델 출력이 고정된 서면 원칙 세트에 따라 안내되는 교육 및 행동 형성 접근 방식입니다.

에이전트 루프

AI 에이전트가 목표를 완료하거나 정지 조건에 도달할 때까지 관찰하고, 계획하고, 행동하고, 반성하는 반복 주기입니다.

DPO(직접 선호도 최적화)

별도의 보상 모델이 필요 없이 선호 쌍에 대해 직접 모델을 미세 조정하는 학습 방법입니다.

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Deep Learning Reinforcement Learning Machine Learning Basics Supervised Learning

See also

Red Teaming Recommendation System Retrieval Recall RAG (Retrieval-Augmented Generation)Robustness Quantization Safety Filter

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