RLHF(인간 피드백 기반 강화 학습)는 AI 모델이 기존의 보상 기능 대신 직접적인 인간 피드백을 통해 행동을 학습하여 성과를 효과적으로 개선하는 동시에 인간의 목표와 기대에 맞게 AI를 조정하는 머신 러닝 기법입니다.
대부분의 최신 AI 언어 모델은 정확하고 관련성이 높으며 사람처럼 자연스러운 텍스트를 생성하는 데 놀라울 정도로 능숙합니다. 하지만 이 모든 역량을 갖추고도 사용자가 "좋다"고 생각할 수 있는 콘텐츠를 항상 생성하지는 못합니다. 이는 어느 정도는 "좋다"라는 것이 정의하기 매우 어려운 개념이기 때문입니다. 사람마다 AI 언어 모델에서 원하는 것이 다르고 무엇이 좋은 응답인지도 사용자의 기준과 상황에 따라 당연히 달라집니다.
기존의 AI 학습 방법으로는 이러한 문제를 거의 해결하지 못합니다. 대신, 일반적으로 데이터 세트에 제시된 실제 단어 순서를 기반으로 시퀀스에서 가장 가능성이 높은 다음 단어를 예측하도록 설계되어 있습니다. 생성된 콘텐츠를 특정 참조 텍스트와 비교하기 위해 메트릭을 사용할 수 있지만, 여전히 아쉬운 점이 남습니다. 결국 인간의 판단만이 AI가 생성한 텍스트가 "좋은" 것인지를 판단할 수 있습니다. RLHF(인간 피드백 기반 강화 학습)가 필요한 근거가 바로 이것입니다.
RLHF는 기존의 학습 접근 방식을 넘어 AI 언어 모델을 개선하는 데 사용되는 방법입니다. 여기에는 실제 인간이 제공한 선호도나 수정 사항을 기반으로 모델을 학습시키는 것이 포함됩니다. 단순히 데이터를 검토하여 단어 순서를 예측하는 대신 AI는 RLHF를 적용하여 인간의 기준에 따라 무엇이 좋고 유용한 응답인지에 대한 인간의 생각에 더 밀접하게 맞출 수 있습니다. RLHF라는 개념은 2019년에 OpenAI가 처음 제안한 것으로 RL(강화 학습)의 발전된 개념입니다.
인간 피드백 기반 강화 학습과 기존 강화 학습은 모두 AI 시스템을 학습시키는 머신 러닝(ML) 방법이지만, 학습 과정을 안내하는 방식은 크게 다릅니다. 기존 RL은 환경의 보상 신호에 의존합니다. 즉, AI가 미리 정의된 자동화 세트 내에서 자신의 행동에 대한 피드백을 받고 시행착오를 통해 이러한 보상을 극대화하는 방법을 학습합니다. 이렇게 자동화된 피드백은 정확하거나 자연스러운 것을 정의하는 데 도움이 되지만 복잡한 인간의 선호도에 반드시 부합하지는 않습니다.
반면에 RLHF는 인간의 직접적인 피드백을 학습 루프에 통합하여 인간이 높은 품질 또는 바람직한 결과라고 생각하는 것에 대한 실질적이고 관련성 높은 상황별 인사이트를 AI에 제공합니다. 이 방법을 사용하면 AI가 단순히 작업을 수행하는 것뿐만 아니라 인간의 판단에 따라 응답을 조정하는 방법을 학습할 수 있으므로 인간과 유사한 이해가 필수적인 애플리케이션에 더욱 효과적입니다.
RLHF는 AI 언어 모델 학습에 대한 독보적인 접근 방식으로, AI를 인간의 기대와 가치에 더 밀접하게 맞추기 위해 고안된 몇 가지 중요한 단계를 포함합니다. 이러한 단계의 주요 내용은 다음과 같습니다.
RLHF의 기본은 텍스트 데이터의 대규모 코퍼스를 통해 언어 모델을 사전 학습시키는 것입니다. 이 단계에서는 보다 전문적인 학습이 이루어지기 전에 모델이 광범위한 언어 패턴과 컨텍스트를 학습할 수 있습니다.
사전 학습을 통해 AI는 일반적인 언어 능력을 갖추게 되어 일관된 텍스트를 이해하고 생성할 수 있게 됩니다. 이 단계에서는 일반적으로 비지도 학습 기법을 사용하는데, 모델이 출력 품질에 대한 명시적인 피드백 없이 문장의 다음 단어를 예측하는 방법을 학습합니다.
초기 사전 학습이 완료되면 다음 단계에서는 보상 모델 학습을 위해 특별히 고안된 데이터를 수집합니다. 이 모델은 RLHF의 기본 모델로, 모델의 텍스트 출력에 대한 인간의 평가를 수치화된 보상 신호로 변환합니다.
RLHF 보상 모델의 학습은 LM이 생성한 출력에 대해 인간의 피드백을 수집하는 것으로 시작됩니다. 이러한 피드백에는 직접적인 순위나 평점, 또는 사용 가능한 옵션에 대한 선택 사항이 포함될 수 있습니다. 그런 다음 수집된 데이터를 통해 보상 모델을 학습시켜 텍스트가 인간의 선호도에 얼마나 잘 부합하는지 추정합니다. 보상 모델의 효과는 인간 피드백의 품질과 양에 달려 있습니다.
RLHF 프로세스의 마지막 단계는 강화 학습 기술을 통해 학습된 보상 모델을 사용하여 사전 학습된 언어 모델을 미세 조정하는 것입니다. 이 단계에서는 LM의 매개변수를 조정하여 보상 모델에서 받는 보상을 극대화하고 텍스트 생성을 효과적으로 최적화하여 인간의 선호도에 더 부합하는 결과를 생성합니다.
강화 학습을 사용하면 지속적인 피드백을 기반으로 모델이 반복적으로 개선되므로 특정한 인간 표준을 충족하거나 다른 지정된 목표에 부합하는 텍스트를 생성하는 능력이 향상됩니다.
인간 피드백 기반 강화 학습은 AI 학습의 상당한 발전을 의미하며, 기존의 강화 학습을 넘어 모델 개발에 인간의 직접적인 인사이트를 통합합니다. 간단히 말해, 통계적으로 어떤 단어가 다음에 나올지 예측하는 것 이상의 기능을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 진정으로 지능적인 응답을 제공할 수 있는 AI 언어 모델을 만드는 데 더 가까워졌습니다.
특히 비즈니스와 관련된 경우 RLHF의 더 많은 이점을 즉각적으로 누릴 수 있습니다. AI 학습에 대한 이러한 접근 방식은 다음과 같은 몇 가지 주목할 만한 이점을 제공합니다.
학습 시간 단축
RLHF는 직접 피드백을 통합하여 학습 프로세스를 가속화하고 모델이 원하는 결과를 더 빠르게 얻을 수 있도록 합니다. 이를 내부 및 외부 챗봇에 적용하여 다양한 사용자 문의를 더 빠르게 이해하고 이에 대응할 수 있습니다.보다 복잡한 학습 매개변수 허용
RLHF는 인간의 판단을 바탕으로 학습을 안내하고 주관적인 것으로 간주될 수 있는 영역의 매개변수를 설정하여 기존 모델에서는 불가능했던 미묘하고 정교한 학습 시나리오를 처리할 수 있습니다. 콘텐츠 추천 시스템은 시간이 지남에 따라 미묘하게 변화하는 사용자 선호도에 맞춰 조정함으로써 RLHF의 이러한 측면을 활용할 수 있습니다.AI 성능 향상
RLHF로 학습된 모델은 일반적으로 인간의 기준에 더 잘 부합하도록 반복적인 피드백을 통해 지속적으로 개선되기 때문에 더 나은 성능을 보입니다. RLHF로 언어 번역 도구의 성능을 향상하면 보다 자연스럽고 상황에 맞는 번역이 생성됩니다.위험 완화
인간의 피드백을 통합하면 AI 시스템이 예상되고 의도된 방식으로 작동하여 유해하거나 의도하지 않은 행동의 위험을 최소화할 수 있습니다. 예를 들어, 자율 주행 차량의 배포는 AI 학습에서 더 높은 수준의 인적 감독을 통해 이점을 누릴 수 있습니다.안전성 향상
인간의 피드백에 중점을 둔 학습 모델을 통해 AI 시스템은 실제 시나리오에서 안전하고 예측 가능한 방식으로 작동할 수 있습니다. RLHF로 의료 진단 시스템을 개선하면 AI로 강화된 의료 서비스 제공자가 유해한 추천을 피하고 환자 안전에 더 우선순위를 두는 데 도움이 됩니다.윤리 준수 지원
RLHF는 모델이 윤리적 고려 사항과 사회적 규범을 반영할 수 있도록 하여 AI가 인간의 가치를 염두에 두고 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 편향은 더 즉각적으로 식별하고 제거할 수 있으므로 생성된 소셜 게시물이나 기타 브랜드 콘텐츠에 편향이 반영되는 문제를 방지할 수 있습니다.사용자 만족도 향상
RLHF는 AI 결과를 인간의 기대에 더 밀접하게 조정함으로써 전반적인 사용자 경험을 개선합니다.지속적인 학습 및 적응 보장
RLHF 모델은 시간이 지남에 따라 새로운 정보와 변화하는 인간의 선호도에 적응하여 관련성과 효과를 유지합니다.
인간 피드백 기반 강화 학습은 수많은 이점을 제공하지만, 비즈니스에서 효과를 저해할 수 있는 몇 가지 과제도 수반합니다. AI 시스템을 개선하기 위한 옵션으로 RLHF를 고려하는 조직은 다음과 같은 과제를 이해하는 것이 중요합니다.
인간이 지속적으로 정보를 입력해야 하기 때문에 RLHF는 많은 비용이 필요할 수 있습니다. 특히 정확하고 유용한 피드백을 제공하기 위해 전문 주석 작성자가 필요하기 때문입니다. 머신 러닝 기술을 통해 피드백 프로세스의 일부를 자동화하면 부분적인 해결책이 제공되어 인적 입력에 대한 의존도가 줄어들므로 비용을 절감할 수 있습니다.
인간의 판단은 개인마다 크게 다를 수 있으며 개인의 편향에 영향을 받는 경우가 많습니다. 이는 학습 데이터의 일관성과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 위험에 대응하려면 AI의 성능에 대해 보다 균형 잡힌 관점을 제공할 수 있는 다양한 인간 주석 작성자 그룹을 활용해야 합니다.
인간 주석 작성자들이 "좋은" 또는 "유용한" 응답을 구성하는 것에 대해 항상 동의하는 것은 아니며, 이로 인해 일관되지 않거나 모순된 평가가 나올 수 있습니다. 연대를 보장하기 위해 검토 팀 간에 갈등 해결 메커니즘 및 합의 구축 전략을 사용하여 보다 조화로운 피드백을 장려할 수 있습니다.
AI 학습에 인간의 피드백을 통합하는 것은 보다 자율적인 학습 방법과 비교했을 때 덜 복잡한 접근 방식처럼 보일 수 있습니다. 그러나 RLHF는 복잡한 수학적 모델을 활용하여 인간이 입력하는 정보의 미묘한 차이에 따라 AI 동작을 최적화한다는 것입니다. 이 정교한 접근 방식은 인간의 평가 피드백을 알고리즘 학습과 결합해 AI 시스템을 안내함으로써 AI 시스템이 더욱 효과적이고 인간의 선호도에 따라 반응하도록 만듭니다.
이 프로세스와 관련된 필수 구성요소는 다음과 같습니다.
RLHF의 상태 공간은 의사 결정 프로세스 중 특정 시점에 AI가 사용할 수 있는 모든 관련 정보를 나타냅니다. 여기에는 이미 제공되었는지 또는 유추해야 하는지 여부와는 관계없이 의사 결정에 영향을 줄 수 있는 모든 변수가 포함됩니다. 상태 공간은 동적이며 AI가 환경과 상호작용하고 새로운 데이터를 수집함에 따라 변경됩니다.
작업 공간은 매우 방대하며, AI 모델이 프롬프트에 대한 응답으로 생성할 수 있는 모든 응답 또는 텍스트 생성 세트를 포괄합니다. 언어 모델에서는 작업 공간이 너무 방대하여 RLHF가 특히 어려워지지만, 상황에 맞는 적절한 응답을 생성하는 데는 매우 강력합니다.
RLHF의 보상 함수는 인간의 피드백을 기반으로 AI 조치의 성과를 정량화합니다. 보상이 미리 정의되어 있고 종종 단순화된 기존 강화 학습과 달리 RLHF는 인간의 피드백을 사용하여 미묘한 차이가 있는 보상 신호를 생성합니다. 피드백은 품질, 관련성 또는 인간 가치에 대한 준수를 기반으로 AI의 결과를 평가하고 이 평가 결과를 학습을 촉진하는 정량적 척도로 변환합니다.
제약 조건은 AI가 바람직하지 않은 동작에서 벗어나도록 안내하는 데 사용됩니다. 이는 윤리적 가이드라인이나 안전 고려 사항, 또는 단순히 AI의 작동 범위로 확립된 한계 기준일 수 있습니다. 예를 들어, 언어 모델은 공격적인 콘텐츠를 생성하거나 주제에서 너무 벗어날 경우 페널티가 적용될 수 있습니다. 제약 조건은 AI의 결과가 인간 트레이너가 허용하거나 의도한 범위 내에 있도록 하는 데 도움이 됩니다.
RLHF 정책은 AI의 의사 결정 프로세스를 지시하여 현재 상태에서 다음 작업으로 매핑합니다. 이는 본질적으로 보상 피드백을 기반으로 지속적으로 최적화되는 모델의 행동 가이드라인입니다. 정책의 목표는 누적 보상을 극대화하여 AI의 작업을 인간의 기대와 선호도에 더욱 밀접하게 맞추는 것입니다.
AI 언어 학습에 대한 강력하고 혁신적인 접근 방식인 RLHF는 관련 분야인 생성형 AI에도 분명한 영향을 미치고 있습니다. 이를 통해 다양한 생성형 애플리케이션에서 인사이트가 풍부하고 상황에 맞는 결과를 얻을 수 있습니다. 생성형 AI에 RLHF를 적용하는 방법의 예는 다음과 같습니다.
RLHF는 언어 모델을 넘어 이미지 및 음악 생성과 같은 다른 형태의 생성형 AI로 그 활용도를 확장합니다. 예를 들어, AI 이미지 생성에서는 디지털 아트나 광고 분야에서 중요한 예술 작품의 사실성 또는 감정적 효과를 평가하고 향상시키는 데 RLHF를 사용할 수 있습니다. 마찬가지로, 음악 생성에서 RLHF는 특정한 감정 톤이나 활동에 더 잘 어울리는 트랙을 생성하여 피트니스 앱이나 정신 건강 치료와 같은 분야에서 사용자 참여를 높이는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 생성형 AI는 텍스트 콘텐츠를 생성하는 일반적인 적용 범위를 뛰어넘을 수 있습니다.
음성 기술에서 RLHF는 음성 어시스턴트가 사용자와 상호작용하는 방식을 개선하여 음성 어시스턴트의 음성이 보다 친근하고 호기심이 많으며 신뢰할 수 있게 들리도록 합니다. RLHF는 음성 어시스턴트가 점점 더 사람처럼 자연스러운 방식으로 응답하도록 학습시킴으로써 사용자 만족도와 장기적인 참여 가능성을 높입니다.
"유용하다"거나 "매력적"이라는 기준이 개인마다 크게 다를 수 있다는 점을 고려하여 RLHF는 다양한 사용자의 기대와 문화적 규범을 더 잘 충족하도록 AI 행동을 커스터마이제이션할 수 있습니다. 각 모델은 다양한 그룹의 피드백을 통해 학습될 수 있으므로 특정 사용자 선호도를 충족할 가능성이 보다 높은 광범위하고 인간과 유사한 응답을 제공할 수 있습니다.
RLHF는 AI 학습에 대한 인간 중심적 접근 방식이므로 사용자와 직접 상호작용하도록 설계된 언어 모델에 확실히 유리합니다. 워크플로우 자동화 분야의 리더인 ServiceNow는 이 개념을 활용했습니다.
수상 경력에 빛나는 ServiceNow의 Now Platform®은 비즈니스의 RLHF 전략을 지원할 수 있는 고급 AI 역량과 완전히 통합되어 있습니다. Now Platform은 사용자 경험을 개선하고 운영을 간소화하도록 설계된 기능을 통해 사용자 피드백과 상호작용에 따라 조정할 수 있는 지능형 워크플로우를 생성하고 유지관리할 수 있도록 지원합니다.
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