강화 학습은 기술 및 비즈니스 세계에서 복잡한 문제에 접근하는 방식을 혁신하고 있습니다. 또한 강화 학습은 기계가 환경에서 학습하고 보상과 처벌을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 하지만 강화 학습의 힘을 인간의 손길과 결합할 수 있다면 어떻게 될까요? 오늘 저희는 인간의 피드백을 통한 강화 학습이라는 최첨단 접근 방식과 관련된 5가지 주요 단계를 자세히 살펴보겠습니다. 고객 경험 개선에서 복잡한 프로세스 최적화에 이르기까지 인적 피드백을 통한 강화 학습의 가능성은 무한합니다.
1. 사전 훈련된 모델로 시작하기: 특정 작업에 대한 출력을 생성하기 위해 방대한 양의 데이터에 대해 훈련된 사전 훈련된 모델을 사용하여 시작합니다.
2. 미세 조정: 사전 훈련된 모델은 레이블이 지정된 데이터가 있는 특정 작업 또는 도메인에 대해 추가로 훈련되어 특정 작업에 대해 보다 정확하고 관련성 있는 출력을 생성합니다.
3. 보상 모델 훈련: 보상 모델은 생성 모델에 의해 생성된 바람직한 출력을 인식하고 원하는 결과에 대한 관련성과 정확성을 기반으로 점수를 할당하도록 훈련됩니다. 이는 생성 모델의 학습을 강화하고 생성된 출력의 품질과 관련성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
4. 근접 정책 최적화(PPO)를 통한 강화 학습: 모델은 경험을 통해 학습하고 실시간으로 새로운 상황에 적응합니다. 환경과 상호 작용하고 보상 또는 벌칙의 형태로 피드백을 받아 어떤 행동이 바람직한 결과로 이어지는지 학습할 수 있습니다.
5. 레드 티밍(Red teaming): 마지막으로 시스템은 실제 시나리오를 처리하고 정확하고 관련성 높은 예측을 할 수 있는지 확인하기 위해 선별된 크라우드를 통해 스트레스 테스트를 거칩니다.
효과적이고 윤리적인 AI 애플리케이션을 개발하려면 초기 단계의 신중한 접근 방식이 필요합니다. RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)는 수용 가능한 응답을 구성하는 항목을 결정하고 그에 따라 모델을 교육하는 데 인간에 의존하기 때문에 다양한 관점을 통합하는 것이 필수적입니다. 이것은 모든 성별, 연령, 언어, 분야 전문 지식, 사회적 및 문화적 배경, 모든 계층의 개인의 관점을 고려하는 것을 의미합니다.
하지만 단순히 클릭 작업자를 고용하는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI 애플리케이션이 편향되지 않고 모든 개인의 관점을 나타내도록 하려면 모델을 가르치고 그 결과를 평가할 때 최선의 판단을 사용하도록 다양한 크라우드를 신중하게 선별하고 훈련해야 합니다. AI 애플리케이션을 배포하기 전에 개발 프로세스에서 소외된 인구가 대표되도록 하는 데 중점을 두고 의도된 목적, 잠재적 영향 및 필요한 입력을 신중하게 고려해야 합니다.
여기에서 에펜과 같은 파트너의 전문성이 효율적으로 작용할 수 있습니다. 25년 이상의 경험을 통해 다양한 AI 교육 전문가 그룹을 관리하고 데이터 결과를 분석에 능통한 에펜은 제너레이티브 AI 애플리케이션을 책임감 있게 구축하는 데 있어 신뢰할 수 있는 파트너입니다. 에펜과 함께라면 모든 관점과 잠재적 영향에 대한 신중한 고려를 통해 RLHF의 잠재력을 최대한 활용하고 효과적이고 윤리적인 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
인적 피드백과 함께 강화 학습을 사용하여 AI 애플리케이션을 개발하는 첫 번째 단계는 오픈 AI 또는 마이크로소프트 같은 오픈 소스 공급자로부터 얻거나 처음부터 생성할 수 있는 사전 훈련된 모델로 시작하는 것입니다. 적절한 프롬프트와 응답을 제공하여 특정 사용 사례에 맞게 모델을 미세 조정할 수 있으므로 사전 훈련된 모델로 시작하는 것이 가장 효율적인 접근 방식인 경우가 많습니다.
프롬프트 생성 프로세스는 중요한 단계이며 의도 및 문제 영역을 기반으로 많은 고유한 프롬프트를 개발하는 작업을 포함합니다. 초기 프롬프트 데이터셋을 제공함으로써 애플리케이션 컨텍스트에서 관련성 있고 일관된 출력을 생성하도록 모델을 안내할 수 있습니다. 이를 통해 모델에서 생성된 출력이 정확하고 목표와 일치하도록 보장하고 인간 피드백 프로세스를 통한 강화 학습의 후속 단계를 위한 단계를 설정합니다.
감독된 미세 조정은 대규모 언어 모델을 위한 생성 AI 애플리케이션 개발에서 중요한 단계이며, 이를 통해 특정 사용 사례에 더 다양하고 적응할 수 있습니다. 사전 훈련된 모델을 미세 조정하려면 모델이 당면한 작업에서 학습하고 적응할 수 있는 특정 예를 제공하는 데이터가 필요합니다.
이 단계에서 사전 학습된 모델의 가중치는 새 데이터를 기반으로 조정되어 특정 작업에 대해 보다 정확하고 관련성 있는 출력을 생성할 수 있습니다. 미세 조정이 이루어지지 않으면 사전 훈련된 모델이 주어진 작업에 관련되거나 유용한 출력을 생성하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. AI 교육 전문가에게 프롬프트를 제공함으로써 모델이 제공해야 하는 원하는 응답을 생성하고 도메인별 데이터를 사용하여 그에 따라 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
미세 조정은 대규모 언어 모델의 효율성과 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 데이터 편견을 줄이고 모델 출력이 작업에 대해 원하는 결과와 일치하도록 합니다. 이것은 시스템을 실제 응용 프로그램에 더 효과적이고 유용하게 만듭니다. 도메인별 데이터를 제공하는 에펜의 전문성을 통해 모델 미세 조정이 쉬워지고 생성 AI 애플리케이션이 특정 요구 사항을 충족하는 고품질 관련 출력을 생성할 것이라고 신뢰할 수 있습니다.
보상 모델 훈련은 인간 피드백을 통한 강화 학습에서 사용되는 고급 기술로, 모델을 교육하여 다른 모델에서 생성된 바람직한 출력을 인식하고 원하는 결과에 대한 관련성과 정확성을 기반으로 점수를 할당합니다. 이 프로세스에는 생성 모델과 별도로 보상 모델을 훈련하고 보상 모델의 점수를 피드백으로 사용하여 생성 모델을 미세 조정하여 보다 바람직한 출력을 생성하는 작업이 포함됩니다.
이러한 점수를 피드백으로 사용하여 생성 모델을 미세 조정하여 보상 모델에서 높은 점수를 받을 가능성이 더 높은 출력을 생성할 수 있습니다. 이 접근 방식은 복잡하거나 정의하기 어려운 결과에 특히 유용하며 모델이 명시적인 지침이 아닌 예제를 통해 학습할 수 있습니다. 보상 모델 교육은 또한 최적화할 명확한 목적 함수를 제공하여 편견과 윤리적 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
에펜 플랫폼은 모델 응답의 순위를 매기고 주어진 쿼리에 대해 가장 명확한 응답과 조치를 제공하는 것을 선택하는 신뢰할 수 있는 수단을 제공하므로 이 기술을 구현하는 데 탁월한 도구입니다. AI 트레이너는 플랫폼을 활용하여 데이터를 제공하여 보상 모델을 업데이트하고 LLM이 당면한 작업에 대해 원하는 결과를 충족하는 출력을 생성하도록 할 수 있습니다. 에펜의 전문 지식을 활용하면 제너레이티브 AI 시스템이 특정 요구 사항을 충족하는 고품질 출력을 제공할 수 있습니다.
근접 정책 최적화(PPO)를 통한 강화 학습은 시행착오를 통해 보상 신호를 최대화하는 출력을 생성하도록 대규모 언어 모델을 훈련시키는 일종의 알고리즘입니다. 이 접근 방식에서 모델은 환경과 상호 작용하고 보상 또는 벌칙의 형태로 피드백을 받아 어떤 행동이 바람직한 결과로 이어지는지 배울 수 있습니다. 목표는 주어진 특정 상태에서 일련의 작업에 대한 예상 누적 보상을 최대화하는 동시에 큰 편차를 방지하기 위해 업데이트의 크기를 제한하는 정책을 학습하는 것입니다.
PPO를 통한 강화 학습을 통해 모델은 경험을 통해 학습하고 실시간으로 새로운 상황에 적응할 수 있습니다. 따라서 게임 플레이, 로봇 공학 또는 자연어 처리와 같이 원하는 결과를 정의하거나 시간이 지남에 따라 변경하기 어려울 수 있는 애플리케이션에 적합합니다.
PPO 알고리즘은 시간이 지남에 따라 모델의 동작을 조정하고 크고 갑작스러운 변경을 방지하는 데 사용되며 안정적이고 더 효과적입니다. 보상 모델은 실제 세계에서 모델의 행동에 점수를 매기고 모델이 가능한 최고 점수를 달성하도록 장려하는 기계 학습 시스템의 구성 요소입니다. 이 두 가지를 결합하면 시간이 지남에 따라 일관된 개선을 얻을 수 있습니다.
다양하고 선별된 군중이 지속적으로 시스템 스트레스 테스트를 수행하면 인간처럼 학습하고 발전할 수 있습니다. 이것은 모델이 정확하고 관련 있을 뿐만 아니라 인간의 가치, 윤리 및 공정성에 부합하는 출력을 생성하는 데 도움이 됩니다. 보상 모델 훈련 및 PPO로 훈련된 생성 AI 시스템은 인상적인 결과를 달성하고 다양한 영역에서 상당한 이점을 제공할 수 있으므로 복잡한 문제를 혁신하고 해결하려는 기업 및 조직을 위한 유용한 도구가 됩니다.
레드 티밍은 인간 평가자가 생성 AI 모델의 성능에 대한 실제 피드백을 제공할 수 있기 때문에 RLHF 프로세스의 중요한 부분입니다. 크라우드이라고 하는 인간 평가자는 다양한 배경과 경험을 가진 다양한 사람들로 구성되어 있어 다양한 관점에서 모델을 평가하는 데 도움이 됩니다. 레드 티밍을 통해 제너레이티브 AI 모델은 실제 상황, 엣지 케이스, 예상치 못한 상황 등 다양한 시나리오에서 정확성, 관련성, 일관성을 테스트할 수 있습니다. 그런 다음 레드 티밍에서 얻은 통찰력을 사용하여 모델을 더욱 세분화하고 개선하여 의도한 사용 사례에 적합하도록 할 수 있습니다.
책임감 있고 편파적이지 않은 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 것은 실제 환경에서 성공적으로 구현하는 데 매우 중요합니다. 저희 에펜은 다양한 크라우드를 큐레이팅 및 관리하고, 올바른 지침을 제공하고, 전문 데이터 지식을 통해 제너레이티브 AI 애플리케이션을 위한 신뢰할 수 있는 파트너가 되었습니다. RLHF의 기능과 사람의 피드백을 활용하여 모델이 정확하고 적절한 결정을 내리도록 가르칠 뿐만 아니라 편견과 윤리적 문제를 해결할 수 있습니다. 에펜은 윤리적 AI에 중점을 두고 가장 정확하고 관련성 높은 결과를 약속드리며 사회 전체에 도움이 되는 생성적 AI 애플리케이션을 구축하는 신뢰할 수 있는 파트너가 되겠습니다.
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