[논문리뷰] RedOne 2.0: Rethinking Domain-specific LLM Post-Training in Social Networking ServicesSNS(Social Networking Services)의 이질적인 워크로드, 빠르게 변화하는 규범과 속어, 다국어 코퍼스로 인한 급격한 분포 변화 등의 문제점을 해결하고, 기존 SFT(Supervised Fine-Tuning) 기반 LLM 학습 방식에서 발생하는 'seesaw' 효과(in-distribution 성능 향상 시 out-of-distribution 견고성 저하) 를 완화하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Post-Training#Domain Adaptation#Social Networking Services#Reinforcement Learning#Supervised Fine-Tuning#Catastrophic Forgetting#Data Efficiency2025년 11월 10일댓글 수 로딩 중