OpenRLHF는 오픈 소스 강화 학습 인간 피드백(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하여 인간의 선호도와 가치관에 더 잘 부합하도록 하기 위한 사용하기 쉽고, 확장 가능하며, 재현 가능한 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 데이터 수집, 모델 훈련, 평가 및 배포를 포함한 완전한 도구 및 프로세스 세트를 제공하여 연구원과 개발자가 더 안전하고 유용하며 윤리적인 LLM을 구축하도록 돕습니다.
대규모 언어 모델은 자연어 처리 분야에서 상당한 발전을 이루었지만, 콘텐츠 생성 시 다음과 같은 몇 가지 문제가 여전히 존재합니다.
RLHF는 인간 피드백을 통해 모델을 훈련하는 기술로, 위에서 언급한 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. OpenRLHF는 RLHF의 진입 장벽을 낮추어 더 많은 사람들이 LLM의 정렬 작업에 참여할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
OpenRLHF는 다음과 같은 다양한 시나리오에 적용될 수 있습니다.
OpenRLHF 프로젝트는 일반적으로 다음과 같은 주요 모듈을 포함합니다.
OpenRLHF는 연구원과 개발자에게 더 안전하고, 더 유용하며, 윤리적인 LLM을 훈련하기 위한 강력한 플랫폼을 제공하는 유망한 오픈 소스 프로젝트입니다. OpenRLHF는 RLHF의 진입 장벽을 낮춤으로써 LLM의 발전을 촉진하고 인간 사회에 더 나은 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다.