인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)

인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 인공 지능(AI) 모델을 복잡하고 주관적인 인간의 가치에 맞추기 위해 고안된 고급 머신 러닝 기법입니다. RLHF는 미리 정의된 보상 함수에 의존하는 대신 인간의 선호도를 사용하여 AI의 학습 과정을 안내하는 '보상 모델'을 훈련합니다. 이 접근 방식은 안전하고 도움이 되며 일관된 대화를 생성하는 것과 같이 '좋은' 성과에 대한 정의가 미묘하고 주관적이거나 단순한 지표로 지정하기 어려운 작업에 특히 효과적입니다.

RLHF는 어떻게 작동하나요?

RLHF 프로세스에는 일반적으로 세 가지 주요 단계가 포함됩니다:

1. 언어 모델 사전 학습: 방대한 텍스트 데이터 말뭉치에 대해 사전 학습된 기본 대규모 언어 모델(LLM) 로 시작합니다. 이 초기 모델은 기초 모델과 유사하게 언어에 대한 폭넓은 이해를 가지고 있지만 아직 특정 스타일이나 작업에 특화되어 있지 않습니다. 이 단계는 선택적으로 고품질 데이터 세트에 대한 감독 미세 조정으로 이어질 수 있습니다.
2. 보상 모델 교육: 이것이 RLHF의 핵심입니다. 인간 라벨러는 프롬프트에 대한 응답으로 사전 학습된 모델에 의해 생성된 여러 가지 결과물을 제시받습니다. 이들은 유용성, 진실성, 안전성과 같은 기준에 따라 이러한 결과물의 순위를 최고부터 최악까지 매깁니다. 그런 다음 이 선호도 데이터를 사용하여 별도의 보상 모델을 학습시킵니다. 보상 모델은 사람이 어떤 결과를 선호할지 예측하는 방법을 학습하여 사람의 판단을 효과적으로 포착합니다.
3. 강화 학습을 통한 미세 조정: 사전 학습된 모델은 강화 학습(RL)을 사용하여 더욱 세밀하게 조정됩니다. 이 단계에서는 모델(에이전트 역할을 하는)이 출력을 생성하고 보상 모델이 각 출력에 대해 '보상' 점수를 제공합니다. 이 프로세스는 종종 근사 정책 최적화(PPO)와 같은 알고리즘으로 관리되며, AI 모델이 보상을 극대화하는 응답을 생성하도록 매개변수를 조정하여 학습된 인간의 선호도에 맞게 행동을 조정하도록 유도합니다. OpenAI 및 DeepMind와 같은 조직에서 선구적인 연구를 통해 그 효과가 입증되었습니다.

실제 애플리케이션

RLHF는 최신 AI 시스템 개발에 중요한 역할을 해왔습니다.

• 고급 챗봇: OpenAI의 ChatGPT와 Anthropic의 Claude와 같은 선도적인 AI 챗봇은 RLHF를 사용하여 응답이 정확할 뿐만 아니라 무해하고 윤리적이며 사용자 의도에 부합하도록 보장합니다. 이를 통해 대규모 생성 AI의 일반적인 문제인 편향되거나 유해한 콘텐츠 생성 등의 문제를 완화할 수 있습니다.
• 자율 주행 환경 설정: 자율 주행 차량용 AI를 개발할 때 RLHF는 차선 변경 시 편안함이나 모호한 상황에서의 의사 결정과 같은 시뮬레이션된 행동에 대한 운전자의 피드백을 통합할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 인간에게 직관적이고 신뢰할 수 있는 운전 스타일을 학습할 수 있으며, Ultralytics YOLO와 같은 모델이 수행하는 물체 감지와 같은 기존 컴퓨터 비전 작업을 보완할 수 있습니다.

RLHF와 관련 개념

RLHF를 다른 AI 학습 기법과 차별화하는 것이 중요합니다.

• 강화 학습: 표준 RL에서는 개발자가 원하는 행동을 정의하기 위해 보상 함수를 수동으로 설계해야 합니다. 이는 점수가 명확한 게임에는 간단하지만 복잡한 실제 작업에는 어렵습니다. RLHF는 사람의 피드백을 통해 보상 함수를 학습하여 이 문제를 해결하므로 성공에 대한 명확한 지표가 없는 문제에 적합합니다.
• 지도 학습: 지도 학습: 지도 학습은 하나의 '정답'이 있는 데이터 세트에 대해 모델을 학습시킵니다. 이 접근 방식은 여러 개의 정답이 존재하는 창의적이거나 주관적인 작업에는 덜 효과적입니다. RLHF는 선호도 순위(예: "A가 B보다 낫다")를 사용하여 모호성을 탐색하고 미묘한 동작을 학습할 수 있습니다.

과제 및 향후 방향

이러한 강력한 기능에도 불구하고 RLHF는 도전 과제에 직면해 있습니다. 고품질의 인간 피드백을 수집하는 데는 많은 비용이 들며, 라벨러가 다양하지 않으면 데이터 세트 편향이 발생할 수 있습니다. 또한 AI가 보상 모델을 '게임'하는 방법, 즉 보상 해킹이라는 현상을 발견할 수도 있습니다.

향후 연구에서는 AI가 생성한 원칙을 사용하여 모델을 안내하는 헌법 AI와 같은 보다 효율적인 피드백 방법과 대안을 모색하고 있습니다. RLHF를 구현하려면 여러 머신 러닝 영역에 대한 전문 지식이 필요하지만, Hugging Face의 TRL 라이브러리와 같은 도구를 통해 더 쉽게 접근할 수 있습니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 고급 정렬 작업과 강력한 머신 러닝 운영(MLOps)의 기반이 되는 데이터 세트 및 학습 모델을 관리할 수 있는 인프라를 제공합니다.