LLM 학습과정에서 RLHF 란?

RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 란

RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 통해 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 미세 조정하는 고급 기술입니다. 이 접근 방식은 모델의 성능을 인간의 평가를 기반으로 향상시키는 데 유용하게 사용될 수 있습니다.

RLHF의 과정

1. 모델 생성: 먼저, 사전 훈련된 모델을 기반으로 초기 어시스턴트 모델을 생성합니다. 이 모델은 일반적인 언어 이해 능력을 가지고 있습니다.

2. 세밀한 조정 단계 2 (Fine-tuning Phase 2): 이 단계에서 모델은 특정 작업에 대한 이해를 심화시키기 위해 추가적인 훈련을 받습니다.

3. 비교 라벨링 (Comparative Labeling): 세밀한 조정 단계 3에서는 인간 라벨러가 여러 출력을 비교하여 최고의 결과를 선택하는 작업을 수행합니다. 이는 모델이 생성한 여러 후보 답안 중 최적의 답안을 선택하는 데 도움이 됩니다.

4. RLHF: 비교 라벨링을 통해 선택된 최적의 답안은 모델을 추가로 조정하는 데 사용됩니다. 이러한 피드백은 모델이 더 나은 답안을 생성하도록 가르치는 "강화 학습" 방식에 사용됩니다.

RLHF의 필요성

• ** LLM 모델 성능의 개선 **: 인간 라벨러가 여러 후보 중 최고를 선택함으로써, 모델은 품질이 높은 출력을 생성하는 방법을 학습합니다.

RLHF의 장점

• 효율성: 인간 라벨러가 각 후보를 직접 생성하는 대신 비교하는 것이 더 쉽고 시간이 적게 듭니다.
• 협력: 모델과 인간 라벨러 간의 협력을 통해, 모델은 인간의 판단력과 결합하여 더 높은 품질의 결과를 생성할 수 있습니다.
• 지속적 개선: RLHF를 통해 모델은 지속적으로 학습하고 개선되며, 이는 시간이 지남에 따라 모델의 정확도와 유용성을 증가시킵니다.

RLHF의 도전 과제

• 품질 관리: 인간의 피드백 품질이 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.
• 비용: 인간 라벨러에 대한 의존도가 높아질수록 비용이 증가할 수 있습니다.