대형 언어 모델의 세계로 - ChatGPT의 원리와 활용 (17) 강화 학습

 

대형 언어 모델의 세계로 - ChatGPT의 원리와 활용에 대한
개요와 전체 목차 및 저자 소개는 아래의 이전 글에서 보실 수 있습니다.

대형 언어 모델의 세계로 - ChatGPT의 원리와 활용 개요

 

 

 

대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 방대한 데이터를 학습하여 인간과 유사한 방식으로 문제를 해결해요. 하지만 LLM이 효과적으로 작동하기 위해서는 단순히 정답을 찾는 것뿐만 아니라, 올바른 학습 경로를 스스로 탐색하는 과정이 필요해요. 여기서 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)이 중요한 역할을 해요.

강화 학습은 단순한 데이터 학습을 넘어서, 모델이 스스로 최적의 해결 방법을 찾도록 유도하는 과정이에요. 이를 통해 LLM은 더 나은 답변을 생성할 수 있도록 발전하게 돼요.

 

LLM이 문제를 해결하는 과정

예제를 통해 LLM이 어떻게 문제를 해결하는지 살펴볼게요.

문제 예시:
Emily는 사과 3개와 오렌지 2개를 샀어요. 오렌지 1개의 가격은 $2입니다.
모든 과일의 총 비용이 $13이라면, 사과 1개의 가격은 얼마일까요?

이 문제를 해결하기 위해 LLM은 여러 가지 접근 방식을 시도할 수 있어요.

다양한 해결 방식

1. 수식 설정 방식:
   • 변수(x)를 사용하여 수식을 세우고 풀어요.
   • 예: 3x + 2(2) = 13 → 3x + 4 = 13 → 3x = 9 → x = 3
2. 논리적 사고 방식:
   • 영어로 풀어 설명하는 방식
   • "오렌지 두 개의 가격이 $4이므로, 나머지 $9는 사과 3개의 가격이다. 따라서 사과 한 개는 $3이다."
3. 빠른 답 도출 방식:
   • 정답을 직관적으로 추론하는 방식
   • 계산 단계를 생략하고 3을 정답으로 바로 출력

각각의 방식은 정답에 도달할 수 있지만, 어떤 방식이 LLM에게 최적인지는 인간이 쉽게 판단하기 어려워요.
여기서 강화 학습이 필요한 이유가 생기는 거죠.

 

 

LLM 학습 과정에서의 강화 학습 역할

모델이 학습해야 할 두 가지 요소

1. 정확한 정답 도출 (Accuracy)
   • 모델이 최종적으로 올바른 답을 찾을 수 있어야 해요.
2. 논리적 전개 (Presentation)
   • 사람이 이해하기 쉽게 설명하는 과정도 중요해요.

이 두 가지를 모두 만족시키는 것이 이상적이지만, 인간의 직관과 LLM의 논리적 구조는 다를 수 있어요.
따라서, 모델이 스스로 최적의 해결 경로를 찾아야 해요.

강화 학습을 통한 최적 해법 탐색

강화 학습에서는 다음과 같은 방식으로 최적의 해결 방법을 찾아요.

1. 다양한 시도 (Exploration)
   • 같은 문제를 다양한 방식으로 해결해 봄
   • 여러 개의 해법을 생성하여 평가함
2. 평가 (Evaluation)
   • 올바른 정답에 도달한 경우, 해당 해결 방식에 보상을 줌
   • 틀린 경우, 패널티를 부여함
3. 학습 (Learning)
   • 올바른 해결 방식이 더 자주 선택되도록 모델을 업데이트
   • 오류를 줄이면서 최적의 해결 경로를 강화함

이 과정이 반복되면서, 모델은 가장 효과적인 방법을 스스로 발견하게 돼요.

 

 

강화 학습을 적용한 실험 예시

다양한 답변 생성

강화 학습에서는 같은 문제를 수백만 번 반복해서 다양한 해결 방법을 생성해요.

• 첫 번째 시도: 3x + 4 = 13 → x = 3
• 두 번째 시도: "오렌지 가격을 빼면 $9, 사과 세 개니까 $3"
• 세 번째 시도: 빠른 추론으로 정답 3 출력

이렇게 수많은 답변을 생성하고 평가하는 과정을 거쳐요.

최적 해법 선택

• 올바른 답을 도출한 방식은 보상을 받고
• 오류가 있는 방식은 패널티를 받으며
• 최적의 해결 경로를 스스로 학습하는 구조로 진행돼요.

이를 통해 가장 효과적인 방법을 모델이 직접 발견하게 돼요.

 

 

인간 학습과 LLM 학습의 유사점

LLM의 학습 과정은 마치 학생이 공부하는 과정과 유사해요.

1. 사전 학습 (Pretraining):
   • 교과서를 읽으며 배경 지식을 습득
   • LLM도 방대한 데이터를 학습하여 기본적인 지식을 형성
2. 지도 학습 (Supervised Fine-Tuning, SFT):
   • 선생님의 예제 풀이를 보고 따라 함
   • LLM도 인간이 제공한 정답 데이터를 학습
3. 강화 학습 (Reinforcement Learning):
   • 직접 문제를 풀어보며 최적의 해결 방법을 찾아감
   • 실수를 줄이고, 더 효과적인 해결 방법을 스스로 발견

이러한 학습 과정이 반복되면서, LLM은 점점 더 정교하고 정확한 답변을 생성할 수 있게 돼요.

 

 

강화 학습을 통한 LLM의 발전

강화 학습을 통해 LLM은 다음과 같은 능력을 갖추게 돼요.

✅ 정확한 정답 도출: 최적의 해결 방법을 찾아 정확한 답을 생성
✅ 논리적 설명 능력 향상: 사람이 이해하기 쉬운 방식으로 답변 제공
✅ 효율적인 계산: 불필요한 계산을 줄이고 최적화된 방식으로 문제 해결
✅ 스스로 학습하는 능력: 기존 지식을 활용하여 새로운 문제를 해결

이러한 과정을 통해 LLM은 더욱 발전하고, 인간과 유사한 방식으로 논리적인 사고를 하며 문제를 해결할 수 있게 돼요.

 

 

강화 학습의 핵심 역할

강화 학습은 단순한 패턴 학습을 넘어, LLM이 스스로 최적의 해결 방법을 찾도록 돕는 핵심 과정이에요.

• 단순한 정답 도출이 아니라 어떻게 답을 찾을지 스스로 학습
• 인간의 방식과 다를 수 있지만, 모델이 최적으로 학습할 수 있는 방법을 찾음
• 수많은 실험과 반복 학습을 통해 점점 더 정교한 답변을 생성

강화 학습 덕분에 LLM은 더욱 발전하며, 미래의 인공지능 모델도 더욱 지능적인 방식으로 학습할 수 있게 될 것이에요! 🚀