인간 피드백 강화 학습(RLHF)

RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 중국어로 인간의 피드백을 이용한 강화 학습입니다.강화 학습과 인간의 피드백을 결합한 AI 시스템을 훈련하는 고급 방법입니다. 이는 인간 트레이너의 지혜와 경험을 모델 훈련 과정에 통합하여 더욱 강력한 학습 과정을 만드는 접근 방식입니다. 이 기술은 인간의 피드백을 사용하여 보상 신호를 생성한 다음 강화 학습을 통해 모델을 개선합니다.

RLHF 작동 방식

RLHF 프로세스는 여러 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 초기 모델 훈련: 초기에는 AI 모델이 지도 학습을 통해 훈련되는데, 여기서 인간 훈련자는 올바른 행동에 대한 레이블이 지정된 예를 제공합니다. 모델은 주어진 입력에 따라 올바른 동작이나 출력을 예측하는 법을 배웁니다.
2. 인간의 피드백 수집: 초기 모델을 학습한 후, 인간 트레이너가 참여하여 모델의 성능에 대한 피드백을 제공합니다. 그들은 생성하는 출력이나 작업의 품질이나 정확성을 기준으로 모델의 순위를 매깁니다. 이 피드백은 강화 학습에 대한 보상 신호를 생성하는 데 사용됩니다.
3. 강화 학습: 모델은 인공적으로 생성된 보상 신호를 포함하는 근접 정책 최적화(PPO) 또는 유사한 알고리즘을 사용하여 미세 조정됩니다. 이 모델은 인간 트레이너가 제공한 피드백을 통해 학습하여 성능을 지속적으로 개선합니다.
4. 반복적 프로세스: 인간의 피드백을 수집하고 강화 학습을 통해 모델을 개선하는 프로세스를 반복적으로 수행하여 모델의 성능을 지속적으로 개선합니다.

RLHF는 ChatGPT 및 GPT-4와 같은 AI 시스템을 개발하는 데 여러 가지 이점이 있습니다.

1. 향상된 성능: RLHF는 인간의 피드백을 학습 과정에 통합함으로써 AI 시스템이 복잡한 인간의 선호도를 더 잘 이해하고 더욱 정확하고 일관되며 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있도록 돕습니다.
2. 적응성: RLHF는 AI 모델이 인간 트레이너의 다양한 경험과 전문 지식을 통해 학습하여 다양한 작업과 시나리오에 적응할 수 있도록 합니다. 이러한 유연성 덕분에 이 모델은 대화형 AI부터 콘텐츠 생성까지 다양한 응용 분야에서 탁월한 성과를 낼 수 있습니다.
3. 편향 감소: 피드백을 수집하고 모델을 최적화하는 반복적인 과정은 초기 교육 데이터에 존재하는 편향을 해결하고 완화하는 데 도움이 됩니다. 인간 트레이너가 모델이 생성한 결과를 평가하고 순위를 매기면 잘못된 행동을 식별하고 해결할 수 있으며, 이를 통해 AI 시스템이 인간의 가치에 더욱 부합하도록 할 수 있습니다.
4. 지속적인 개선: RLHF 프로세스를 통해 모델 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 인간 트레이너가 더 많은 피드백을 제공하고 모델이 강화 학습을 수행함에 따라, 점점 더 고품질의 결과물을 생성하는 데 능숙해집니다.
5. 향상된 안전성: RLHF를 사용하면 인간 트레이너가 모델이 유해하거나 원치 않는 콘텐츠를 생성하지 않도록 안내할 수 있으므로 더욱 안전한 AI 시스템 개발에 기여합니다. 이러한 피드백 루프는 AI 시스템이 사용자와의 상호작용에서 더욱 안정적이고 신뢰할 수 있도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

참고문헌

https://www.datacamp.com/blog/what-is-reinforcement-learning-from-human-feedback