인공지능

강화 학습의 다양한 얼굴: 대규모 언어 모델을 형성하는 것

Published February 13, 2025

Updated April 26, 2026

Dr. Tehseen Zia

최근 몇 년 동안 대규모 언어 모델(LLM)은 인공 지능(AI)의 분야를 크게 재정의하여 기계가 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성하는 데 탁월한 능력을 발휘했습니다. 이 성공은 주로 기계 학습 방법론의 발전, 특히 深層 학습과 강화 학습(RL)에 기인합니다. 감독 학습이 LLM을 훈련하는 데 중요한 역할을 했지만 강화 학습은 단순한 패턴 인식 이상의 능력을 tinh chỉnh하고 강화하는 강력한 도구로 등장했습니다.

강화 학습은 LLM이 보상이나 벌칙에 따라 행동을 최적화하면서 경험으로부터 학습할 수 있게 합니다. 강화 학습의 다양한 변형, 즉 인간 피드백 강화 학습(RLHF), 검증 가능한 보상 강화 학습(RLVR), 그룹 상대 정책 최적화(GRPO), 직접 선호도 최적화(DPO) 등이 LLM을 tinh chỉnh하고 인간의 선호도와 이유 능력에 따라 그들의 능력을 향상시키기 위해 개발되었습니다.

이 기사에서는 LLM을 형성하는 다양한 강화 학습 접근 방식을 탐구하며, 그들의 기여와 AI 개발에 대한 영향에 대해 살펴봅니다.

AI에서 강화 학습 이해

강화 학습(RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용함으로써 의사 결정을 학습하는 기계 학습 패러다임입니다. 레이블이 지정된 데이터 세트에만 의존하는 대신 에이전트는 행동을 취하고 보상 또는 벌칙의 형태로 피드백을 받고 전략을 조정합니다.

LLM의 경우 강화 학습은 모델이 인간의 선호도, 윤리 지침 및 실용적인 이유에 따라 응답을 생성하는 것을 보장합니다. 목표는 단순히 문법적으로 올바른 문장을 생성하는 것이 아니라 유용하고 의미 있는 문장을 생성하고 사회적 규범에 따라 맞춤형으로 만드는 것입니다.

인간 피드백 강화 학습(RLHF)

LLM 훈련에서 가장 널리 사용되는 RL 기술 중 하나는 RLHF입니다. 미리 정의된 데이터 세트에만 의존하는 대신 RLHF는 훈련 루프에 인간의 선호도를 통합하여 LLM을 향상시킵니다. 이 프로세스는 일반적으로 다음과 같습니다:

인간 피드백 수집: 인간 평가자들은 모델 생성 응답을 평가하고 품질, 일관성, 유용성 및 정확성에 따라 순위를 매깁니다.
보상 모델 훈련: 이러한 순위는 인간이 선호하는 출력을 예측하는 별도의 보상 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
RL로 tinh chỉnh: LLM은 인간의 선호도에 따라 응답을 tinh chỉnh하기 위해 이 보상 모델을 사용하여 훈련됩니다.

이 접근 방식은 ChatGPT와 Claude gibi 모델을 개선하는 데 사용되었습니다. RLHF는 사용자 선호도에 따라 모델을 더 잘 맞춤형으로 만들고, 편향을 줄이고, 복잡한 지시에 따라 모델의 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 했습니다. 그러나 이는 많은 인간 평가자가 AI 출력을 평가하고 tinh chỉnh하는 데 시간과 비용이 많이 들기 때문에, 연구자들은 대안 방법, 즉 AI 피드백 강화 학습(RLAIF)과 검증 가능한 보상 강화 학습(RLVR)을 탐구했습니다.

RLAIF: AI 피드백 강화 학습

RLHF와는 달리 RLAIF는 인간의 피드백이 아닌 AI 생성 선호도를 사용하여 LLM을 훈련합니다. 이는 다른 AI 시스템, 일반적으로 LLM,을 사용하여 응답을 평가하고 순위를 매기고, 모델의 학습 과정을 안내하는 자동화된 보상 시스템을 생성합니다.

이 접근 방식은 RLHF에서 인간 어노테이션의 비용과 시간을 줄입니다. AI 피드백을 사용하여 RLAIF는 일관성과 효율성을 향상시키고, 인간의 주관적인 의견으로 인한 변동성을 줄입니다. 그러나 RLAIF는 때때로 기존의 편향을 강화할 수 있습니다.

검증 가능한 보상 강화 학습(RLVR)

RLHF와 RLAIF는 주관적인 피드백에 의존하는 반면, RLVR는 객관적이고 프로그래밍 방식으로 검증 가능한 보상을 사용하여 LLM을 훈련합니다. 이 방법은 다음과 같은 작업에 특히 효과적입니다:

수학 문제 해결
코드 생성
구조화된 데이터 처리

RLVR에서 모델의 응답은 미리 정의된 규칙이나 알고리즘을 사용하여 평가됩니다. 검증 가능한 보상 함수는 응답이 기대되는 기준을 충족하는지 여부를 결정하고, 올바른 답변에는 높은 점수를, 잘못된 답변에는 낮은 점수를 할당합니다.

이 접근 방식은 인간 레이블링과 AI 편향에 대한 의존도를 줄이고, 훈련을 더 확장 가능하고 비용 효율적으로 만듭니다. 예를 들어, 수리적推論 작업에서 RLVR는 DeepSeek의 R1-Zero와 같은 모델을 tinh chỉnh하여 인간의 개입 없이 자체적으로 개선할 수 있게 했습니다.

LLM을 위한 강화 학습 최적화

위에서 언급한 기술 외에도 LLM을 위한 강화 학습의 또 다른 중요한 측면은 모델이 이러한 보상을 기반으로 행동을 최적화하는 방법입니다. 이는 모델의 성능을 향상시키기 위한 최적화 기술의 적용입니다.

RL의 최적화는 본质적으로 모델의 행동을 업데이트하여 보상을 최대화하는 과정입니다. 전통적인 RL 접근 방식은 LLM을 tinh chỉnh할 때 불안정성과 비효율성을 겪을 수 있지만, 새로운 접근 방식이 개발되어 왔습니다. 여기에는 LLM을 훈련하는 데 사용되는 주요 최적화 전략이 있습니다:

Proximal Policy Optimization (PPO): PPO는 LLM을 tinh chỉnh하는 데 가장 널리 사용되는 RL 기술 중 하나입니다. RL의 주요 도전은 모델 업데이트가 성능을 향상시키면서도 응답의 질을 저하하지 않는지 확인하는 것입니다. PPO는 제어된 정책 업데이트를 도입하여 모델의 응답을 점진적으로 tinh chỉnh하고 안정성을 유지합니다. 또한 PPO는 탐색과 활용 사이의 균형을 유지하여 모델이 더好的 응답을 발견하는 동시에 효과적인 행동을 강화합니다. 또한 PPO는 샘플 효율성이 높아 훈련 시간을 줄이면서 높은 성능을 유지할 수 있습니다. 이 방법은 ChatGPT와 같은 모델에서 널리 사용되어 인간의 기대와 일치하는 유용하고 관련성 있는 응답을 생성합니다.
Direct Preference Optimization (DPO): DPO는 모델의 출력을 직접 인간의 선호도에 따라 최적화하는 또 다른 RL 최적화 기술입니다. 전통적인 RL 알고리즘과는 달리 DPO는 복잡한 보상 모델링에 의존하지 않고, 모델을 직접 최적화합니다. 이 접근 방식은 인간 평가자가 모델이 생성한 여러 응답을 순위를 매기고, 모델을 향상된 응답을 생성할 가능성을 높이기 위해 tinh chỉnh합니다. DPO는 상세한 보상 모델을 얻는 것이 어려운 시나리오에서 특히 효과적입니다. RL을 단순화함으로써 DPO는 모델이 더 복잡한 RL 기술과 관련된 계산 부담 없이 출력을 향상시킬 수 있습니다.
Group Relative Policy Optimization (GRPO): LLM을 위한 RL 최적화 기술의 최신 개발 중 하나는 GRPO입니다. 일반적인 RL 기술, 즉 PPO와 같은 경우, 모델의 행동을 tinh chỉnh하기 위해 별도의 가치 모델이 필요합니다. 그러나 GRPO는 동일한 프롬프트에 대한 다른 생성물의 보상 신호를 사용하여 별도의 가치 모델의 필요성을 제거합니다. 이는 모델의 출력을 비교하는 대신 서로 비교하여 계산 오버헤드를 크게 줄입니다. GRPO의 가장 주목할만한 적용 예는 DeepSeek R1-Zero입니다. 이 모델은 감독된 tinh chỉnh 없이 자체적으로 발전하여 고급적인 추론 능력을 개발했습니다.

결론

강화 학습은 LLM을 tinh chỉnh하고 그들의 이유 능력을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. RLHF, RLAIF, RLVR와 같은 기술은 보상 기반 학습에 대한 다양한 접근 방식을 제공하며, PPO, DPO, GRPO와 같은 최적화 방법은 훈련 효율성과 안정성을 향상시킵니다. LLM이 계속 발전함에 따라 강화 학습의 역할은 이러한 모델을 더 지능적이고, 윤리적이고, 합리적으로 만드는 데 중요합니다.