인간 피드백 기반 강화학습(RLHF): AI 행동, 이렇게 달라졌다
RLHF는 원시 언어 모델을 유용한 AI 비서로 탈바꿈시킨 핵심 기술입니다. 이 기술이 어떻게 작동하고 AI 정렬에 왜 중요한지 설명합니다.
⚡ Key Takeaways
- RLHF: 능력과 정렬의 간극을 메우다 — 기본 언어 모델은 능력이 뛰어나지만 정렬되지 않았습니다. RLHF는 단순히 통계적 텍스트 예측이 아닌, 인간 선호도에 최적화되도록 훈련합니다. 𝕏
- 3단계 프로세스가 차곡차곡 쌓인다 — 지도 파인튜닝으로 기본 행동을 확립하고, 보상 모델이 인간 선호도를 학습하며, 강화 학습이 해당 선호도에 맞춰 모델을 최적화합니다. 𝕏
- 대안 기술들이 떠오르고 있다 — 직접 선호도 최적화(DPO)와 헌법 AI(CAI)는 보상 해킹, 확장성, 작업자 편향 등의 RLHF 한계를 더 간단하거나 원칙적인 접근 방식으로 해결합니다. 𝕏
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