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RLHF의 정의
RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)는 최근 몇 년 동안 인기를 끌고 있는 최첨단 기술로 이를 통해 대규모 언어 모델의 성능을 향상할 수 있습니다. RLHF는 인간의 피드백을 통해 모델을 훈련할 수 있는 강력한 방법으로써 사람의 입력 구성 요소는 검색 평가와 많은 유사점이 있습니다. RLHF와 검색 평가는 모두 주관적인 사람의 피드백을 통해 데이터의 품질과 관련성을 개선하도록 설계되었습니다. 검색 평가의 경우 인간은 RLHF의 일부로 검색 결과의 순위를 매기는 데 집중하지만 인간은 자연어 프롬프트, 입력 프롬프트를 나타내는 응답과 이러한 응답의 선호도 순위를 생성하는 데 중점을 둡니다.
RLHF의 핵심은 강화 학습과 인간의 피드백을 결합하는 기술로, 사람의 선호도를 보상 신호로 사용하여 인공지능 모델이 고품질 언어 출력을 생성하도록 안내합니다. RLHF는 다양한 피드백 제공자를 통해 인공지능 모델이 다양한 관점을 나타내는 텍스트를 생성하는 방법을 배우도록 도와 다양한 맥락에서 유용하게 만들 수 있습니다.
비즈니스 리더를 위한 RLHF의 주요 이점 중 하나는 LLM(Large Language Model)을 사용자 요구에 더 잘 적응하도록 하여 LLM의 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다. LLM은 의료, 금융 및 전자 상거래와 같이 고객 만족이 중요한 산업에서 특히 강조됩니다. 회사는 RLHF를 통해 인간의 피드백을 사용하고 사용자 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있도록 인공지능 모델을 교육하여 궁극적으로 고객 만족도와 참여도를 높일 수 있습니다.
Appen은 검색 관련성을 위한 대규모 데이터의 깊은 전문 지식을 보유하고 있으며 현재 RLHF를 통해 생성형 AI 모델의 성장을 지원하기 위해 검색 전문 지식을 적용하고 있습니다. 저희 에펜은 LLM 성능을 개선하기 위해 많은 고객과 협력해 왔으며, RLHF와 기업이 사용자를 참여시키는 고품질 관련 콘텐츠를 만들 수 있도록 돕고 있습니다.
RLHF 작동 원리
- 사람이 생성한 프롬프트와 응답 데이터셋을 수집을 통한 언어 모델 미세 조정
프롬프트-답변 생성 단계에서 사람이 작성한 프롬프트와 적절한 사람이 작성한 답변의 데이터셋이 조립됩니다. 이것은 제품 설명에서 고객 쿼리에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다. 주제 중 일부는 많은 청중이 접근할 수 있는 도메인 지식이 필요한 경우도 있습니다. 이러한 데이터셋은 감독 학습을 사용하여 언어 모델을 미세 조정하는 데 사용됩니다.
2. 프롬프트에 대한 답변의 순위 매기기
답변 순위 지정 단계에서는 동일한 프롬프트에 대한 여러 답변이 각각의 대규모 프롬프트 집합에 대해 모델에서 샘플링됩니다. 이러한 답변은 인간 피드백 제공자에게 제공되고 작업자는 선호도에 따라 순위를 매깁니다. 순위 데이터는 보상 모델을 교육하는 데 사용되고 보상 모델은 인간이 선호하는 출력을 예측합니다.
3. 강화 학습 수행
마지막으로 보상 모델을 보상 함수로 사용하고 언어 모델을 미세 조정하여 이 보상을 극대화합니다. 이러한 방식으로 언어 모델은 인간 평가자 그룹이 선호하는 답변 유형을 "선호" 하도록 학습됩니다.
RLHF의 장점
1. 다양한 피드백 제공자 세트로부터 학습할 수 있도록 하여 인공지능 모델이 다양한 관점과 사용자 요구를 나타내는 답변을 생성하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 하면 출력의 품질과 관련성을 개선하여 모델을 다양한 상황에서 더 유용하게 만들 수 있습니다.
2. 생성형 AI 모델의 편향성을 줄이는 데 도움이 됩니다.
기존의 머신 러닝 접근 방식은 특정 인구 통계나 관점으로 치우칠 수 있는 훈련 데이터에 의존하기 때문에 편향되기 쉽습니다. RLHF는 사람의 피드백을 사용하여 모델이 균형 있고 대표적인 답변을 생성하도록 학습하여 편견의 위험을 줄일 수 있습니다.
RLHF는 LLM의 성능을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 이에 따라 저희 에펜은 작업자의 피드백을 통해 인공지능 모델을 훈련함으로써 고객이 사용자의 요구를 충족하는 더 매력적이고 관련성 높은 콘텐츠를 만들 수 있도록 도왔습니다. Appen은 RLHF가 생성형 AI를 활용하여 고객 만족도와 참여를 개선하려는 기업에 중요한 도구가 될 것이라고 믿습니다.
RLHF는 강화 학습과 사람의 피드백을 결합하여 LLM의 성능을 향상하는 최첨단 기술입니다. RLHF는 다양한 피드백 제공자를 통해 인공지능 모델이 대표적이고 관련성 있는 답변을 생성하는 방법을 학습하여 사용자 요구에 더 잘 적응할 수 있도록 도울 수 있습니다. RLHF는 또한 생성형 AI 모델의 편견을 줄이고 학습 프로세스를 가속하여 더욱 효율적인 훈련을 만들어 낼 수 있습니다.
생성형 AI 분야가 발전함에 따라 RLHF는 기업이 사용자의 요구를 충족하는 고품질 콘텐츠를 만드는 데 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다.
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