강화 학습(RL)은 기계 학습의 한 유형입니다. 이 접근 방식에서 알고리즘은 인간과 마찬가지로 시행착오를 통해 결정을 내리는 방법을 배웁니다.
인간의 피드백을 믹스에 추가하면 이 프로세스가 크게 변경됩니다. 그런 다음 기계는 자신의 행동과 인간이 제공하는 지침을 통해 학습합니다. 이 조합은 더욱 역동적인 학습 환경을 조성합니다.
이 기사에서는 이 혁신적인 접근 방식의 단계에 대해 설명합니다. 인간의 피드백을 활용한 강화 학습의 기본부터 시작하겠습니다. 그런 다음 사람의 피드백을 사용하여 RL을 구현하는 주요 단계를 살펴보겠습니다.
인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)이란 무엇입니까?
사람의 피드백을 통한 강화 학습, 또는 RLHF는 AI가 시행착오와 인간의 입력을 통해 학습하는 방법입니다. 표준 머신러닝에서 AI는 수많은 계산을 통해 향상됩니다. 이 과정은 빠르지만 항상 완벽하지는 않습니다. 특히 언어와 같은 작업에서는 더욱 그렇습니다.
RLHF는 챗봇처럼 AI를 개선해야 할 때 개입합니다. 이 방법에서는 사람들이 AI에 피드백을 주고 AI가 더 잘 이해하고 대응할 수 있도록 돕습니다. 이 방법은 자연어 처리(NLP)에 특히 유용합니다. 챗봇, 음성-텍스트 시스템 및 요약 도구에 사용됩니다.
일반적으로 AI는 행동에 따른 보상 시스템을 통해 학습합니다. 그러나 복잡한 작업에서는 이것이 까다로울 수 있습니다. 인간의 피드백이 필수적인 곳입니다. AI를 안내하고 더욱 논리적이고 효과적으로 만듭니다. 이 접근 방식은 AI 학습 자체의 한계를 극복하는 데 도움이 됩니다.
RLHF의 목표
RLHF의 주요 목표는 매력적이고 정확한 텍스트를 생성하도록 언어 모델을 교육하는 것입니다. 이 교육에는 몇 가지 단계가 포함됩니다.
먼저 보상 모델을 생성합니다. 이 모델은 인간이 AI의 텍스트를 얼마나 잘 평가할지 예측합니다.
인간의 피드백은 이 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다. 이 피드백은 사람의 평가를 추측하기 위한 기계 학습 모델을 형성합니다.
그런 다음 보상 모델을 사용하여 언어 모델을 미세 조정합니다. 높은 평가를 받은 텍스트에 대해 AI에게 보상합니다.
이 방법은 AI가 특정 질문을 피할 시기를 아는 데 도움이 됩니다. 폭력이나 차별과 같은 유해한 내용이 포함된 요청을 거부하는 방법을 배웁니다.
RLHF를 사용한 모델의 잘 알려진 예는 다음과 같습니다. OpenAI의 ChatGPT. 이 모델은 인간의 피드백을 사용하여 응답을 개선하고 응답의 관련성과 책임감을 높입니다.
인간 피드백을 통한 강화 학습 단계
인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 AI 모델이 기술적으로 능숙하고, 윤리적으로 건전하며, 상황에 맞게 관련성을 갖도록 보장합니다. 정교한 인간 유도 AI 시스템을 만드는 데 어떻게 기여하는지 탐색하는 RLHF의 5가지 주요 단계를 살펴보세요.
사전 훈련된 모델로 시작하기
RLHF 여정은 Human-in-the-Loop 기계 학습의 기본 단계인 사전 훈련된 모델로 시작됩니다. 처음에는 광범위한 데이터 세트로 훈련된 이러한 모델은 언어 또는 기타 기본 작업에 대한 광범위한 이해를 갖추고 있지만 전문성은 부족합니다.
개발자는 사전 훈련된 모델로 시작하여 상당한 이점을 얻습니다. 이러한 모델은 이미 방대한 양의 데이터를 통해 학습되었습니다. 초기 교육 단계에서 시간과 리소스를 절약하는 데 도움이 됩니다. 이 단계는 이후에 더욱 집중적이고 구체적인 교육을 위한 단계를 설정합니다.
감독된 미세 조정
두 번째 단계에는 사전 훈련된 모델이 특정 작업이나 영역에 대한 추가 훈련을 거치는 감독 미세 조정이 포함됩니다. 이 단계는 레이블이 지정된 데이터를 사용하는 것이 특징이며, 이는 모델이 보다 정확하고 상황에 맞게 관련성이 높은 출력을 생성하는 데 도움이 됩니다.
이러한 미세 조정 프로세스는 인간 유도 AI 훈련의 대표적인 예입니다. 인간의 판단은 AI를 원하는 행동과 반응으로 조종하는 데 중요한 역할을 합니다. 트레이너는 AI가 현재 작업의 뉘앙스와 특정 요구 사항에 적응할 수 있도록 도메인별 데이터를 신중하게 선택하고 제시해야 합니다.
보상 모델 훈련
세 번째 단계에서는 AI가 생성하는 바람직한 결과를 인식하고 보상하기 위해 별도의 모델을 훈련합니다. 이 단계는 피드백 기반 AI 학습의 핵심입니다.
보상 모델은 AI의 결과를 평가합니다. 관련성, 정확성, 원하는 결과와의 일치 등의 기준에 따라 점수를 할당합니다. 이 점수는 피드백 역할을 하며 AI가 더 높은 품질의 응답을 생성하도록 안내합니다. 이 프로세스를 통해 명시적인 지침만으로는 효과적인 교육이 불가능한 복잡하거나 주관적인 작업을 더욱 세밀하게 이해할 수 있습니다.
PPO(Proximal Policy Optimization)를 통한 강화 학습
다음으로, AI는 대화형 기계 학습의 정교한 알고리즘 접근 방식인 PPO(Proximal Policy Optimization)를 통해 강화 학습을 거칩니다.
PPO를 통해 AI는 환경과의 직접적인 상호작용을 통해 학습할 수 있습니다. 보상과 처벌을 통해 의사결정 과정을 개선합니다. 이 방법은 AI가 다양한 시나리오에서 자신의 행동의 결과를 이해하는 데 도움이 되므로 실시간 학습 및 적응에 특히 효과적입니다.
PPO는 원하는 결과가 발전하거나 정의하기 어려울 수 있는 복잡하고 역동적인 환경을 탐색하도록 AI를 가르치는 데 중요한 역할을 합니다.
레드 팀 구성
마지막 단계에는 AI 시스템에 대한 엄격한 실제 테스트가 포함됩니다. 여기에는 '평가자'로 알려진 다양한 평가자 그룹이 있습니다.레드 팀,' 다양한 시나리오로 AI에 도전해보세요. 정확하고 적절하게 대응하는 능력을 테스트합니다. 이 단계에서는 AI가 실제 애플리케이션과 예측할 수 없는 상황을 처리할 수 있도록 보장합니다.
레드팀은 AI의 기술적 숙련도와 윤리적, 상황적 건전성을 테스트합니다. 그들은 수용 가능한 도덕적, 문화적 경계 내에서 운영되도록 보장합니다.
이러한 단계 전반에 걸쳐 RLHF는 AI 개발의 모든 단계에서 인간 참여의 중요성을 강조합니다. 신중하게 선별된 데이터를 사용하여 초기 훈련을 안내하는 것부터 미묘한 피드백과 엄격한 실제 테스트를 제공하는 것까지 인간의 입력은 지능적이고 책임감 있으며 인간의 가치와 윤리에 부합하는 AI 시스템을 만드는 데 필수적입니다.
결론
RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)는 보다 윤리적이고 정확한 AI 시스템을 위해 인간의 통찰력과 기계 학습을 혼합함으로써 AI의 새로운 시대를 보여줍니다.
RLHF는 AI를 더욱 공감적이고 포용적이며 혁신적으로 만들 것을 약속합니다. 이는 편견을 해결하고 문제 해결을 향상시킬 수 있습니다. 이는 의료, 교육, 고객 서비스와 같은 영역을 변화시킬 예정입니다.
그러나 이러한 접근 방식을 개선하려면 효율성, 공정성 및 윤리적 조정을 보장하기 위한 지속적인 노력이 필요합니다.
