docs: finalized wiki integrity maintenance (v3.0 standard) - pruned 1400+ stubs and fixed 11k+ ghost links
This commit is contained in:
@@ -6,7 +6,7 @@ tags: [Best-of-N, Sampling, Inference, Reward Model, AI Alignment]
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last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Best-of-N-Sampling]] (Best-of-N 샘플링)
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# [[Best-of-N-Sampling|Best-of-N-Sampling]] (Best-of-N 샘플링)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "열 정승보다 나은 한 명의 장군 찾기." LLM이 생성한 N개의 결과물 중, 보상 모델(Reward Model)이 가장 우수하다고 판단한 단 하나의 답변을 선택하여 품질을 극대화하는 추론 전략이다.
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@@ -23,5 +23,5 @@ last_reinforced: 2026-04-20
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- N이 커질수록 품질은 좋아지지만 코스트(비용)와 지연 시간(Latency)이 기하급수적으로 늘어난다. 따라서 서비스의 실시간성 요구도에 따라 N의 적절한 값을 정하는 것이 엔지니어링의 묘미다.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Related: [[Prompt-Engineering]] , Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-(RLHF)
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- Related: [[Prompt-Engineering|Prompt-Engineering]] , Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-(RLHF)
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- Metric: Reward-Model-Training
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