Open Reinforcement Learning Fine-Tuning

🧠 무엇을 하나요? - 현대의 RLFT 방법론을 간략하게 정리하고, 바로 실행가능한 예시 코드를 작성합니다. - 이를 기반으로 간략한 오픈소스 도서를 만들어보고자합니다. 아래는 예상하는 결과물의 예시입니다. - 모두를 위한 컨벡스 최적화: https://convex-optimization-for-all.github.io/ - The Ultra-Scale Playbook: Training LLMs on GPU Clusters: https://huggingface.co/spaces/nanotron/ultrascale-playbook 🛠 어떻게 운영되나요? - 최소 20주 활동을 수행하는 것에 있습니다. - 첫 n주는 여러 자료를 기반으로 스터디를 수행할 예정입니다. (아래는 고려중인 자료) - Reinforcement Learning from Human Feedback (https://rlhfbook.com/) - Reinforcement Learning: An Overview (https://arxiv.org/abs/2412.05265) - 매 주 토요일 오전에 1회 오프라인 모임을 수행합니다.

- 정리 및 발표가 가능하신 지 궁금합니다. - 꾸준히 참여가 가능하신 지 궁금합니다.