LLM Post-Training Map

LLM 학습을 한 줄로만 보면 이렇게 보인다.

pretraining -> post-training -> deployment

하지만 post-training 안에는 서로 다른 목적의 단계가 섞여 있다.

pretraining
  목적: 다음 token 예측으로 넓은 지식과 언어 능력 만들기

SFT
  목적: instruction 형식과 답변 protocol을 모방하게 만들기

preference tuning
  목적: 여러 답 중 사람이 더 선호하는 행동 쪽으로 밀기

reasoning RL / RLVR
  목적: 정답 검증이 가능한 문제에서 모델이 직접 풀이 행동을 탐색하게 만들기

distillation
  목적: 큰 모델이 발견한 행동을 작은 모델에게 모방 학습으로 옮기기

왜 post-training이 필요한가

pretraining은 token-level objective다.

지금까지 본 token들 -> 다음 token 맞히기

하지만 사용자는 다음 token 품질이 아니라 완성된 응답의 품질을 본다.

질문 하나 -> 전체 답변이 유용한가, 안전한가, 정확한가

post-training은 이 간극을 줄인다. SFT는 좋은 답변 형식을 보여 주고, RLHF/DPO는 선호되는 답변을 강화하며, RLVR/GRPO는 검증 가능한 문제에서 정답을 찾는 행동을 강화한다.

큰 지도

                 preference pairs
                      |
                      v
pretrained -> SFT -> reward model -> PPO/RLHF
       |        |          |
       |        |          +-> DPO는 reward model과 online RL 일부를 loss로 접는다
       |        |
       |        +-> RLVR/GRPO는 verifier reward로 reasoning 행동을 강화한다
       |
       +-> distillation은 teacher behavior를 student target으로 바꾼다

중요한 구분은 답을 모방하는가와 직접 생성한 답을 평가받고 업데이트하는가다.

SFT / distillation:
  저장된 target sequence를 모방한다.

RLHF / RLVR / GRPO:
  현재 policy가 rollout을 만들고, 그 rollout의 reward로 policy를 바꾼다.

DPO:
  preference pair를 사용하지만 online rollout 없이 preference objective를 직접 최적화한다.

이 path에서 볼 것

이 path는 먼저 LLM 생성 과정을 RL 용어로 번역한다. 그다음 reward를 어디서 얻는지, policy를 어떻게 업데이트하는지, 마지막으로 실제 framework가 어떤 infra 문제를 해결하는지 본다.

정리하면, LLM RL post-training은 하나의 알고리즘이 아니라 data generation + reward + optimization + serving/training system이 붙은 전체 루프다.

참고 자료

OpenAI, Training language models to follow instructions with human feedback
Nathan Lambert, The RLHF Book
Sebastian Raschka, Build a Reasoning Model From Scratch
로컬 참고: reference-books/rlhf-book/ch03-Training-Overview.md
로컬 참고: reference-books/reasoning-model-from-scratch/ch06-Training-reasoning-models-with-reinforcement-learning.md

확인

pretraining과 post-training의 objective는 어떻게 다른가?
SFT와 RLHF의 가장 큰 차이는 무엇인가?
DPO는 왜 online RL과 같은 위치에 두면 헷갈리는가?