Jev의 비밀: RLCD는 어떻게 보상 모델을 제품으로 만들었나
What Is RLCD? The Secret Behind Jev
RLCD는 다중 선택지 선호 모델링과 확률 보정을 결합한 스키마 조건부 Plackett–Luce 목적함수다. 기존 스칼라 보상 모델이 숨겼던 상대적 선호를 명시적으로 드러내고, Plackett–Luce로 후보 집합 전체를 정규화한 뒤 Brier score와 temperature scaling으로 확률에 경험적 의미를 부여한다. Jev는 이 평가자를 생성기 뒤에 숨기지 않고 Noul, Choice, Score라는 타입화된 출력으로 직접 서비스한다.
보상 모델은 더 이상 생성기 뒤에 숨겨져 있지 않다. 보상 모델이 곧 모델이 된다.