지능의 진화: 예측에서 사고로

원시적인 사전 훈련된 기반 모델은 기본적으로 다음 단어 예측을 위해 설계된 거대한 통계 엔진에 불과합니다. 이 '예측 불가능한' 기반 모델을 신뢰할 수 있는 어시스턴트로 바꾸기 위해 공학자들은 후학습 파이프라인을 적용합니다. 이 단계는 인공지능을 마법 같은 블랙박스에서 체계적인 시스템으로 전환하는 '사전 계획된 공학적 레이어'입니다.

1. 정교화의 메커니즘

• 감독형 미세조정 (SFT): 이것은 '콜드 스타트' 단계입니다. 모델은 인간 대화의 기본 형식을 익히기 위해 정제된 지시-응답 쌍으로 훈련됩니다.
• 강화 학습 (RL) 프레임워크: 현대 시스템들 중 GRPO (그룹 상대 정책 최적화) 는 모델이 시행착오를 통해 학습하도록 하며, 별도의 메모리 집약적인 '비평가 모델' 없이 논리적 정확성에 기반해 응답을 평가할 수 있게 합니다.

2. PEFT를 통한 효율성

전체 가중치 업데이트—수십억 개의 가중치를 재훈련하는 것—은 대부분의 경우 계산상 불가능합니다. 대신 우리는 가중치 효율적 미세조정 (PEFT):

• LoRA 및 QLoRA: 이러한 기술들은 원래 가중치를 고정한 상태에서 작은 트레이너블한 '랭크 분해 행렬'을 모델에 삽입합니다. 이를 통해 소비자 등급의 하드웨어에서도 고품질 적응이 가능합니다.

3. 사고 파이프라인 규칙

실제 사고 엔진(예: DeepSeek-R1)을 구축하려면 특정한 네 단계의 순서가 필요합니다:

• 단계 1:콜드 스타트(기초 지시사항).
• 단계 2:순수 강화 학습(내부 사고 연쇄/코트 개발).
• 단계 3:합성 데이터 생성(고품질 사고의 거절 샘플링).
• 단계 4:최종 정렬(합성 사고와 창의적이고 사실적인 데이터의 융합).