인간 피드백으로부터의 강화 학습(RLHF)이란?

끊임없이 진화하는 인공 지능(AI) 세계에서 RLHF(Reinforcement Learning From Human Feedback)는 ChatGPT 및 GPT-4와 같은 고급 언어 모델을 개발하는 데 사용된 획기적인 기술입니다. 이 블로그 게시물에서는 RLHF의 복잡성에 대해 자세히 알아보고, 응용 프로그램을 탐색하고, 우리가 매일 상호 작용하는 도구를 지원하는 AI 시스템을 형성하는 역할을 이해할 것입니다.

RLHF(Reinforcement Learning From Human Feedback)는 강화 학습과 인간 피드백을 결합한 AI 시스템 교육에 대한 고급 접근 방식입니다. 모델 트레이닝 과정에 인간 트레이너의 지혜와 경험을 접목하여 보다 견고한 학습 과정을 만드는 방법입니다. 이 기술은 사람의 피드백을 사용하여 보상 신호를 생성한 다음 강화 학습을 통해 모델의 동작을 개선하는 데 사용됩니다.

간단히 말해서 강화 학습은 AI 에이전트가 환경과 상호 작용하고 보상 또는 벌칙의 형태로 피드백을 받아 결정을 내리는 방법을 배우는 프로세스입니다. 에이전트의 목표는 시간이 지남에 따라 누적 보상을 최대화하는 것입니다. RLHF는 미리 정의된 보상 기능을 사람이 생성한 피드백으로 대체하거나 보완하여 이 프로세스를 향상시켜 모델이 복잡한 사람의 선호도와 이해를 더 잘 포착할 수 있도록 합니다.

RLHF 작동 방식

RLHF 프로세스는 여러 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 초기 모델 교육: 처음에 AI 모델은 인간 트레이너가 올바른 행동의 레이블이 지정된 예를 제공하는 감독 학습을 사용하여 교육됩니다. 모델은 주어진 입력을 기반으로 올바른 작업 또는 출력을 예측하는 방법을 학습합니다.
2. 인적 피드백 수집: 초기 모델이 학습된 후 인간 트레이너가 참여하여 모델 성능에 대한 피드백을 제공합니다. 품질 또는 정확성을 기준으로 다양한 모델 생성 출력 또는 작업의 순위를 매깁니다. 이 피드백은 강화 학습에 대한 보상 신호를 생성하는 데 사용됩니다.
3. 강화 학습: 그런 다음 모델은 PPO(Proximal Policy Optimization) 또는 사람이 생성한 보상 신호를 통합하는 유사한 알고리즘을 사용하여 미세 조정됩니다. 이 모델은 인간 트레이너가 제공한 피드백을 통해 학습하여 성능을 지속적으로 개선합니다.
4. 반복 프로세스: 사람의 피드백을 수집하고 강화 학습을 통해 모델을 다듬는 과정이 반복적으로 반복되면서 모델의 성능이 지속적으로 향상됩니다.

ChatGPT 및 GPT-4의 RLHF

ChatGPT 및 GPT-4는 RLHF를 사용하여 훈련된 OpenAI에서 개발한 최첨단 언어 모델입니다. 이 기술은 이러한 모델의 성능을 향상시키고 인간과 같은 반응을 생성할 수 있도록 만드는 데 중요한 역할을 했습니다.

ChatGPT의 경우 초기 모델은 감독된 미세 조정을 사용하여 학습됩니다. 휴먼 AI 트레이너는 다양한 대화 시나리오를 나타내는 데이터 세트를 생성하기 위해 사용자 및 AI 비서 역할을 모두 수행하면서 대화에 참여합니다. 그런 다음 모델은 대화에서 다음 적절한 응답을 예측하여 이 데이터 세트에서 학습합니다.

다음으로 사람의 피드백을 수집하는 프로세스가 시작됩니다. AI 트레이너는 관련성, 일관성 및 품질을 기준으로 여러 모델 생성 응답의 순위를 매깁니다. 이 피드백은 보상 신호로 변환되고 모델은 강화 학습 알고리즘을 사용하여 미세 조정됩니다.

이전 GPT-4의 고급 버전인 GPT-3도 유사한 프로세스를 따릅니다. 초기 모델은 다양한 소스의 텍스트가 포함된 방대한 데이터 세트를 사용하여 학습됩니다. 그런 다음 강화 학습 단계 중에 사람의 피드백이 통합되어 모델이 미리 정의된 보상 함수로 쉽게 인코딩되지 않는 미묘한 뉘앙스와 선호도를 캡처하도록 돕습니다.

AI 시스템에서 RLHF의 이점

RLHF는 ChatGPT 및 GPT-4와 같은 AI 시스템 개발에 몇 가지 이점을 제공합니다.

• 성능 향상 : 인간의 피드백을 학습 프로세스에 통합함으로써 RLHF는 AI 시스템이 복잡한 인간의 선호도를 더 잘 이해하고 보다 정확하고 일관되며 상황에 맞는 응답을 생성하도록 돕습니다.
• 적응성: RLHF는 인간 트레이너의 다양한 경험과 전문 지식을 통해 AI 모델이 다양한 작업과 시나리오에 적응할 수 있도록 합니다. 이러한 유연성을 통해 대화형 AI에서 콘텐츠 생성 및 그 이상에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 모델이 잘 작동할 수 있습니다.
• 편향 감소: 피드백을 수집하고 모델을 개선하는 반복 프로세스는 초기 교육 데이터에 존재하는 편향을 해결하고 완화하는 데 도움이 됩니다. 인간 트레이너는 모델 생성 출력을 평가하고 순위를 매길 때 바람직하지 않은 행동을 식별하고 해결할 수 있으므로 AI 시스템이 인간의 가치에 더 잘 부합하도록 할 수 있습니다.
• 지속적인 개선: RLHF 프로세스를 통해 모델 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 인간 트레이너가 더 많은 피드백을 제공하고 모델이 강화 학습을 거치면서 고품질 출력을 생성하는 데 점점 더 능숙해집니다.
• 향상된 안전성 : RLHF는 인간 트레이너가 유해하거나 원치 않는 콘텐츠를 생성하지 않도록 모델을 조종할 수 있도록 하여 더 안전한 AI 시스템 개발에 기여합니다. 이 피드백 루프는 AI 시스템이 사용자와의 상호 작용에서 보다 안정적이고 신뢰할 수 있도록 보장합니다.

도전과 미래 전망

RLHF가 ChatGPT 및 GPT-4와 같은 AI 시스템을 개선하는 데 효과적인 것으로 입증되었지만 여전히 극복해야 할 과제와 향후 연구 영역이 있습니다.

• 확장성: 프로세스가 사람의 피드백에 의존하기 때문에 더 크고 복잡한 모델을 훈련하기 위해 프로세스를 확장하는 것은 리소스 집약적이고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 피드백 프로세스를 자동화하거나 반자동화하는 방법을 개발하면 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 모호성과 주관성: 인간의 피드백은 주관적일 수 있으며 트레이너마다 다를 수 있습니다. 이로 인해 보상 신호의 불일치가 발생하고 잠재적으로 모델 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 인간 트레이너를 위한 보다 명확한 지침과 합의 구축 메커니즘을 개발하면 이 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 장기적인 가치 정렬: AI 시스템이 장기적으로 인간의 가치와 일치하도록 보장하는 것은 해결해야 할 과제입니다. 보상 모델링 및 AI 안전과 같은 영역에 대한 지속적인 연구는 AI 시스템이 진화함에 따라 가치 정렬을 유지하는 데 중요합니다.

RLHF는 ChatGPT 및 GPT-4와 같은 고급 언어 모델 개발에 중추적인 역할을 해 온 AI 교육의 혁신적인 접근 방식입니다. RLHF는 강화 학습과 사람의 피드백을 결합하여 AI 시스템이 복잡한 사람의 선호도를 더 잘 이해하고 적응할 수 있도록 하여 성능과 안전성을 향상시킵니다. AI 분야가 계속 발전함에 따라 RLHF와 같은 기술의 추가 연구 및 개발에 투자하여 강력할 뿐만 아니라 인간의 가치와 기대에 부합하는 AI 시스템을 만드는 것이 중요합니다.