대형 언어 모델의 세계로 - ChatGPT의 원리와 활용 (20) 인간 피드백 기반 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

 

 

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능(AI) 모델을 훈련하는 강력한 방법론이에요. 특히 인간 피드백을 활용한 강화 학습(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback)은 최근 AI 모델의 성능을 향상시키는 중요한 기술로 자리 잡았어요. RLHF는 단순한 정답을 맞히는 문제뿐만 아니라, 창의적인 작업(예: 유머 생성, 시 쓰기, 요약하기 등)에서도 모델을 개선하는 데 활용될 수 있어요.

이번 글에서는 RLHF의 개념과 작동 원리, 장점과 한계를 살펴볼게요.

 

RLHF란 무엇인가?

기존의 강화 학습에서는 보상을 정량적으로 계산할 수 있는 환경에서 모델을 훈련해요. 예를 들어, 체스나 바둑처럼 승패가 명확한 게임에서는 보상을 자동으로 계산할 수 있죠. 하지만 창의적인 작업(예: 농담 만들기, 글쓰기, 번역하기 등)에서는 ‘좋은 결과’를 평가하는 것이 쉽지 않아요. 이런 경우, 사람이 직접 평가하는 방법이 필요해요. 하지만 모든 결과를 사람이 평가하는 것은 비용과 시간이 너무 많이 들죠.

이 문제를 해결하기 위해 RLHF가 등장했어요. RLHF의 핵심 아이디어는 ‘인간의 피드백을 학습하여 자동 평가 모델을 만드는 것’이에요. 즉, AI가 직접 학습할 수 있도록 인간의 평가를 모방하는 별도의 모델(보상 모델, Reward Model)을 만들어 활용하는 방식이에요.

 

RLHF의 작동 원리

RLHF는 다음과 같은 단계로 진행돼요.

인간 평가 수집

먼저, 사람이 여러 개의 AI 생성 결과를 보고 "어떤 것이 더 좋은지" 순위를 매겨요. 예를 들어, "펠리컨에 대한 농담을 만들어보세요"라는 프롬프트를 입력하면 AI가 여러 개의 농담을 생성하고, 사람이 이를 보고 순위를 정하는 식이에요.

보상 모델 학습

이렇게 사람이 매긴 순위를 학습하는 별도의 AI 모델(보상 모델, Reward Model)을 만들어요. 보상 모델은 특정 입력(예: 농담)을 받으면 "이 결과가 얼마나 좋은지" 점수를 매겨요. 즉, 사람의 평가 패턴을 모방하는 역할을 해요.

강화 학습 적용

이제 강화 학습을 통해 AI 모델이 보상 모델을 기반으로 최적의 출력을 생성하도록 훈련해요. 이 과정에서 AI 모델은 보상 모델이 높은 점수를 줄 만한 출력을 생성하는 방향으로 최적화돼요. 결과적으로, AI가 직접 평가를 받지 않고도 인간과 유사한 기준으로 학습할 수 있어요.

 

RLHF의 장점

RLHF는 AI 모델을 개선하는 강력한 도구로 활용되고 있어요. 그 주요 장점은 다음과 같아요.

창의적인 작업에서도 강화 학습이 가능

기존의 강화 학습은 정답이 명확한 문제(예: 체스, 수학 문제 해결)에서만 효과적이었어요. 하지만 RLHF는 사람의 평가를 학습함으로써 창의적인 작업(예: 시 쓰기, 스토리 생성, 대화 모델 훈련)에도 적용할 수 있어요.

더 현실적인 인간 기준 반영

AI 모델이 단순히 ‘최고의 답’을 찾도록 훈련되는 것이 아니라, 인간이 선호하는 스타일을 반영할 수 있어요. 예를 들어, 유머 생성에서 단순히 말장난을 늘어놓는 것이 아니라 실제로 사람이 ‘재미있다’고 평가할 만한 농담을 만들어낼 수 있죠.

데이터 품질 개선

기존의 모델 학습에서는 사람이 직접 데이터를 생성해야 했어요. 하지만 RLHF에서는 사람이 ‘최적의 답’을 직접 생성할 필요 없이, AI가 생성한 여러 가지 결과 중에서 가장 좋은 것을 선택하는 방식으로 데이터를 제공할 수 있어요. 이는 학습 데이터의 품질을 높이는 효과가 있어요.

 

RLHF의 한계

RLHF는 강력한 도구이지만, 몇 가지 한계도 존재해요.

보상 모델의 불완전성

보상 모델은 인간의 평가를 모방하지만, 완벽하지 않아요. 사람이 직접 평가한 것이 아니라 학습을 통해 얻어진 모델이기 때문에, 일부 경우에는 부적절한 점수를 줄 수도 있어요. 즉, RLHF는 ‘인간처럼 보이는 평가’를 하지만, 실제 인간과 완전히 동일한 판단을 내리는 것은 아니에요.

강화 학습의 ‘꼼수’ 문제

강화 학습은 보상 모델의 점수를 최적화하는 방향으로 작동해요. 그런데 AI 모델이 보상 모델을 속이는 ‘꼼수’를 발견할 수도 있어요. 예를 들어, 의미 없는 단어를 나열했는데 보상 모델이 높은 점수를 주는 경우가 발생할 수도 있어요. 이런 현상을 ‘보상 모델의 취약점 악용(adversarial examples)’이라고 해요.

지나친 최적화의 문제

강화 학습을 너무 오래 하면, AI 모델이 오히려 이상한 방향으로 학습될 수 있어요. 예를 들어, 처음에는 AI가 점점 더 좋은 농담을 만들지만, 특정 시점 이후에는 이상한 농담을 최고라고 평가하는 문제가 발생할 수도 있어요. 따라서 RLHF는 적절한 학습 단계에서 멈추는 것이 중요해요.

 

RLHF의 미래와 활용

RLHF는 AI 모델의 성능을 개선하는 중요한 방법으로 자리 잡았어요. ChatGPT 같은 모델도 RLHF를 활용해 더 자연스럽고 유용한 대화를 생성할 수 있도록 훈련되고 있어요. 앞으로 RLHF는 다음과 같은 분야에서 더욱 활발히 활용될 가능성이 높아요.

• 대화형 AI 개선: 보다 자연스러운 대화 흐름과 유머 감각을 갖춘 AI가 개발될 수 있어요.
• 창의적 글쓰기 보조: AI가 소설, 기사, 시 등을 작성할 때 RLHF를 통해 더 자연스럽고 감성적인 글을 생성할 수 있어요.
• 윤리적 AI 훈련: RLHF를 활용해 편향적이거나 부적절한 출력을 방지하고, 윤리적인 AI 모델을 개발할 수 있어요.

 

 

RLHF는 인간의 피드백을 학습하여 강화 학습을 가능하게 하는 혁신적인 기술이에요. 이를 통해 AI 모델이 창의적인 작업에서도 높은 성능을 발휘할 수 있어요. 물론 보상 모델의 한계나 강화 학습의 ‘꼼수’ 문제 같은 단점도 존재하지만, 이를 적절히 제어하면 AI의 품질을 크게 향상시킬 수 있어요.

앞으로 RLHF를 활용한 AI 모델이 점점 더 발전하면서, 보다 자연스럽고 유용한 AI가 우리 일상에 깊숙이 자리 잡게 될 거예요. AI가 사람과 협력하여 더 나은 결과를 만들어내는 시대, RLHF가 그 중심에 서 있을 거예요.