[인공지능] RLHF이란 무엇인가?

RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 이용하여 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 시스템을 훈련시키는 접근 방법입니다. 이 방법은 인간의 선호도나 피드백을 학습 과정에 통합하여 AI 모델의 성능과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

RLHF의 주요 개념

1. 강화 학습(Reinforcement Learning, RL):
   • 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하면서 보상(Reward)을 최대화하는 정책(Policy)을 학습하는 방법입니다.
   • 에이전트는 행동(Action)을 선택하고, 그 행동의 결과로 환경에서 보상과 상태(State) 변화를 받습니다.
2. 인간 피드백(Human Feedback):
   • 에이전트의 행동에 대해 인간이 직접 평가하거나 선호도를 제공하는 방식입니다.
   • 이는 주로 점수나 랭킹, 상대적 비교를 통해 이루어집니다.
3. 보상 모델(Reward Model):
   • 인간의 피드백을 바탕으로 보상 함수를 학습하는 모델입니다.
   • 에이전트의 행동이 얼마나 좋은지를 평가하는 데 사용됩니다.

RLHF의 장점

구분	내용
인간의 직관과 도메인 지식 통합	인간의 피드백을 활용하여 모델이 인간의 직관과 도메인 지식을 반영할 수 있습니다. 이는 모델이 더 인간 친화적이고, 현실 세계의 문제를 효과적으로 해결할 수 있게 합니다.
모델 성능 향상	인간의 선호도를 직접 학습함으로써 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 특히 명시적인 보상 함수를 정의하기 어려운 문제에서 유용합니다.
적응성	모델이 새로운 상황이나 환경에 더 잘 적응할 수 있게 합니다. 인간 피드백을 통해 모델이 다양한 상황에 대응하는 방법을 학습할 수 있습니다.

예시 적용 분야

• 대화형 AI:
  • 챗봇이나 가상 비서의 응답 품질을 인간 피드백을 통해 개선합니다.
  • 사용자 만족도를 높이기 위해 대화의 맥락과 적절성을 학습합니다.
• 추천 시스템:
  • 사용자 피드백을 통해 개인화된 추천을 제공합니다.
  • 추천의 정확성과 만족도를 높이기 위해 강화 학습을 적용합니다.
• 로봇 공학:
  • 로봇의 행동을 인간 피드백을 통해 조정하고 개선합니다.
  • 복잡한 작업을 수행하는 로봇의 효율성과 안전성을 향상시킵니다.

RLHF는 강화 학습과 인간 피드백을 결합하여 AI 시스템의 성능을 향상시키는 강력한 방법입니다. 이는 인간의 지식과 직관을 AI 모델에 통합함으로써, 더 인간 중심적이고 효율적인 AI 시스템을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다. RLHF는 다양한 응용 분야에서 AI의 실질적인 성능을 개선하고, 사용자 경험을 향상시키는 데 기여하고 있습니다.

RLHF 작동 방식

https://aws.amazon.com/ko/what-is/reinforcement-learning-from-human-feedback/

1. 초기 정책(Preliminary Policy) 학습
   • 초기에는 기본적인 강화 학습 알고리즘을 사용하여 에이전트가 환경에서 행동을 선택하고, 기존의 보상 구조에 따라 학습을 시작합니다.
   • 여기서 에이전트는 기본적인 행동 방침(policy)을 구축하게 됩니다.
2. 인간 피드백 수집
   • 에이전트가 환경에서 수행한 행동에 대해 인간이 평가를 제공합니다. 이 피드백은 여러 형태로 수집될 수 있습니다:
     • 절대적 평가: 특정 행동에 대해 점수를 매기는 방식.
     • 상대적 평가: 여러 행동 중 더 나은 것을 선택하는 방식.
   • 예를 들어, 대화형 AI의 경우, 챗봇의 응답에 대해 사용자가 만족도 평가를 제공할 수 있습니다.
3. 보상 모델(Reward Model) 학습
   • 수집된 인간 피드백을 사용하여 보상 모델을 학습합니다. 이 모델은 에이전트의 행동을 평가하는 기준이 됩니다.
   • 보상 모델은 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘을 사용하여 학습될 수 있으며, 인간의 피드백을 통해 에이전트의 행동과 보상 간의 관계를 이해합니다.
   • 보상 모델의 출력은 에이전트가 특정 행동을 수행했을 때 받을 보상을 예측합니다.
4. 강화 학습(Policy Optimization)
   • 보상 모델을 사용하여 에이전트의 행동을 평가하고, 강화 학습 알고리즘을 통해 정책을 최적화합니다.
   • 여기서는 보상 모델이 제공하는 보상 신호를 사용하여 에이전트가 더 나은 정책을 학습하게 됩니다.
   • 일반적으로 정책 경사 정책 최적화(Policy Gradient Methods)나 Q-러닝(Q-Learning)과 같은 강화 학습 알고리즘이 사용됩니다.
5. 주기적 피드백 및 반복 학습
   • 에이전트의 행동이 개선될수록 새로운 피드백을 지속적으로 수집하고, 보상 모델을 업데이트합니다.
   • 이는 반복적인 과정으로, 주기적으로 보상 모델을 갱신하고, 에이전트의 정책을 개선합니다.
   • 주기적인 인간 피드백 수집과 보상 모델 갱신을 통해 에이전트는 점진적으로 성능을 향상시킵니다.

RLHF는 생성형 AI 분야에서 어떻게 활용될까?

생성형 AI 분야에서 RLHF의 사용

1. 대화형 AI (Conversational AI)
   • 예시: 챗봇이나 가상 비서가 사용자와의 대화를 통해 정보를 제공하거나 문제를 해결하는 경우.
   • 작동 방식:
     • 초기 모델 학습: 챗봇은 대규모 대화 데이터셋을 사용하여 초기 언어 모델을 학습합니다.
     • 인간 피드백 수집: 사용자는 챗봇의 응답에 대해 평가(예: 만족도 점수, 유용성 평가)를 제공합니다.
     • 보상 모델 학습: 수집된 피드백을 바탕으로 보상 모델을 학습하여 챗봇의 응답을 평가하는 기준을 만듭니다.
     • 정책 최적화: 보상 모델을 사용하여 챗봇의 응답 정책을 강화 학습 알고리즘을 통해 최적화합니다. 이는 챗봇이 더 적절하고 유용한 응답을 생성하도록 도와줍니다.
     • 반복 학습: 새로운 피드백을 지속적으로 수집하고 보상 모델을 갱신하여 챗봇의 성능을 꾸준히 개선합니다.
2. 텍스트 생성 (Text Generation)
   • 예시: 시나리오 작성, 블로그 포스트 작성, 스토리텔링 등에서의 텍스트 생성.
   • 작동 방식:
     • 초기 모델 학습: 대규모 텍스트 데이터셋을 사용하여 언어 모델을 학습합니다.
     • 인간 피드백 수집: 생성된 텍스트에 대해 사용자가 평가를 제공합니다. 예를 들어, 텍스트의 창의성, 유용성, 문법적 정확성 등에 대한 피드백을 줄 수 있습니다.
     • 보상 모델 학습: 인간 피드백을 바탕으로 보상 모델을 학습합니다. 이 모델은 생성된 텍스트의 품질을 평가하는 데 사용됩니다.
     • 정책 최적화: 보상 모델을 사용하여 텍스트 생성 모델의 정책을 강화 학습 알고리즘을 통해 최적화합니다. 이는 모델이 더 높은 품질의 텍스트를 생성할 수 있게 합니다.
     • 반복 학습: 주기적으로 피드백을 수집하고 보상 모델을 갱신하여 텍스트 생성 모델을 개선합니다.
3. 이미지 생성 (Image Generation)
   • 예시: 예술 작품 생성, 디자인, 사진 생성 등에서의 이미지 생성.
   • 작동 방식:
     • 초기 모델 학습: 대규모 이미지 데이터셋을 사용하여 이미지 생성 모델(예: GAN, VAE)을 학습합니다.
     • 인간 피드백 수집: 생성된 이미지에 대해 사용자가 평가를 제공합니다. 예를 들어, 이미지의 미적 가치, 창의성, 실용성 등에 대한 피드백을 줄 수 있습니다.
     • 보상 모델 학습: 인간 피드백을 바탕으로 보상 모델을 학습합니다. 이 모델은 생성된 이미지의 품질을 평가하는 데 사용됩니다.
     • 정책 최적화: 보상 모델을 사용하여 이미지 생성 모델의 정책을 강화 학습 알고리즘을 통해 최적화합니다. 이는 모델이 더 높은 품질의 이미지를 생성할 수 있게 합니다.
     • 반복 학습: 주기적으로 피드백을 수집하고 보상 모델을 갱신하여 이미지 생성 모델을 개선합니다.