현재 AI 분야에서 가장 뜨거운 용어 중 하나는 "On-policy distillation"입니다.
요약
On-policy distillation은 학생 모델이 자신의 현재 정책에서 샘플을 추출하고 교사 신호를 받는 사후 학습 기술입니다. 이는 증류 방식의 조밀한 감독을 결합하여 모델 성능을 향상시킵니다.
핵심 포인트
- 학생 모델이 자신의 정책으로부터 샘플을 직접 추출함
- 온-정책 상태에 대해 교사 신호를 받는 사후 학습 방식
- 증류(Distillation)의 조밀한 감독 효과를 결합
현재 AI 분야에서 가장 뜨거운 용어 중 하나는 "On-policy distillation (온-정책 증류)"입니다.
이는 학생 모델(Student model), 일반적으로 LLM(Large Language Model)이 자신의 현재 정책(Policy)으로부터 샘플을 추출하고, 온-정책 상태(On-policy states)에 대해 교사 신호(Teacher signal)를 받는 사후 학습(Post-training) 기술입니다. 이는 증류(Distillation)의 조밀한 감독(Dense supervision)을 결합합니다.
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