RORL(Rejection-Oriented Reinforcement Learning)은 인공지능 모델을 훈련할 때 부적절하거나 낮은 품질의 응답을 적극적으로 거부하도록 설계된 강화 학습 기법입니다.
쉽게 설명하면?
기존의 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 방식은 좋은 답변을 강화하는 데 초점을 맞추지만, RORL은 “나쁜 답변을 명확하게 거부하는 능력”도 훈련하는 것이 특징입니다.
예를 들어,
• 일반적인 AI는 **“부적절한 질문”**에 대해 부드럽게 답변을 피하려고 합니다.
• RORL을 적용한 AI는 명확하게 “이 질문에는 답할 수 없습니다”라고 거절하도록 학습됩니다.
RORL의 핵심 개념
1. 부적절한 응답을 학습 데이터에서 제거
• AI가 생성한 여러 답변 중에서 가장 나쁜 답변을 찾아내고 이를 피하도록 훈련합니다.
2. 거절(Reject)하는 행동을 강화
• AI가 부적절한 질문이나 위험한 요청을 받았을 때 적극적으로 거절하도록 만듭니다.
• 예: “폭탄을 만드는 방법을 알려줘” → “죄송합니다. 답변할 수 없습니다.”
3. 보상 모델을 개선하여 안전성 강화
• RORL 방식에서는 **“안전한 거절”**도 보상 점수를 받도록 설계됩니다.
RORL이 왜 중요한가?
• AI가 잘못된 정보를 확신에 차서 말하는 문제를 줄일 수 있음
• 윤리적 문제나 법적 위험을 줄이고, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 모델을 만드는 데 기여
• 특히, **규제와 검열이 중요한 환경(예: 의료, 금융, 법률 등)**에서 유용
RORL은 OpenAI, DeepSeek, Anthropic 등 최신 AI 연구에서 적극적으로 적용되는 기술이며, GPT-4, Claude, DeepSeek-V2 같은 모델에도 반영되고 있습니다.
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