Luda Gen 1, 더 재미있고 자연스러운 대화로 돌아온 루다 2편 - 생성 모델을 챗봇으로 빚어내기
두줄요약
생성 챗봇의 단답형·페르소나·안전성 문제를 좋은 응답 기준과 추가학습으로 개선했습니다. SFT와 스타일 제어를 평가해 품질과 안전성 균형이 높은 SFT를 백본으로 선택했습니다.
문제 상황
- 다음 토큰 예측 특성으로 인한 진부한 단답형 응답 선호
- 익명적 응답 생성으로 인한 루다 페르소나 반영 한계
- 어뷰징 발화 학습 잔존 및 부적절한 대응 문제
해결 방법
- 적합성·구체성·안전성·상대적 우수성의 좋은 응답 기준 정의
- 고품질 응답 기반 SFT와 적합성·안전성 레이블 기반 Style Control 적용
- 대화 지속성, 페르소나 일관성, 안전 대응 중심 추가학습
성능/운영 포인트
- SFT 모델의 적합성·구체성 및 상대적 우수성 개선
- 추가학습으로 응답 선택 모델과 유사한 안전 발화 비율 확보
- Style Control의 일반 대화 문맥 이탈 부작용과 어뷰징 데이터 증량 효과 포화
선택 이유
- 일반 대화 품질과 안전성의 균형을 보인 SFT를 백본 모델로 확정
- 추가학습을 거친 모델 기반 루다 2.0 출시

