W&B Training

강화 학습과 지도 미세 튜닝을 사용해 모델을 사후 학습하기

현재 퍼블릭 프리뷰 단계인 W&B Training은 대규모 언어 모델(LLM)에 대해 강화 학습(RL)과 지도 미세 튜닝(SFT)을 포함한 서버리스 사후 학습 기능을 제공합니다.

• Serverless RL: 멀티 턴 에이전트 작업을 수행하면서 신뢰성을 향상시키고, 속도를 높이며 비용을 절감합니다. RL은 모델이 출력에 대한 피드백을 통해 스스로의 행동을 개선하도록 학습하는 기법입니다.
• Serverless SFT: 디스틸레이션, 출력 스타일 및 포맷 학습, 또는 RL 이전 워밍업을 위해 정제된 데이터셋을 사용해 모델을 미세 튜닝합니다.

W&B Training은 다음과 연동됩니다.

• 유연한 미세 튜닝 프레임워크인 ART
• 범용 검증기인 RULER
• CoreWeave Cloud 상의 완전 관리형 백엔드

시작하려면 먼저 이 서비스를 사용하기 위한 사전 요구 사항을 충족한 뒤, Serverless RL 빠른 시작 또는 Serverless SFT 문서를 참고하여 모델을 사후 학습하는 방법을 알아보세요.