LLM에 사용될만한 강화학습을 아주 쉽게 예로 설명합니다.
전문 용어는 최소화하고 비유와 짧은 예시로 핵심만 쏙쏙 알려드립니다. 바로 이해되는 수준으로, 실무 감도 함께 담았습니다.
1. 핵심 아이디어 한 문장으로.
강화학습(RL)은 '행동 → 결과(보상) → 다음 행동 개선'을 반복해서 더 좋은 행동을 배우게 하는 방법입니다.
LLM에 적용하면 모델이 사람이나 시스템으로부터 받은 피드백을 보상으로 삼아 더 유용한 답변을 하도록 학습합니다.
2. 쉬운 비유 — "요리사와 손님" 예시.
생각해보세요. 한 요리사가 있고, 손님들이 요리를 평가합니다. 손님이 '맛있다'고 하면 요리사는 그 조리법을 더 자주 쓰려 합니다. 손님이 '너무 짜다'고 하면 레시피를 고칩니다.
여기서 요리사는 LLM, 레시피는 모델의 응답 방식, 손님의 평가는 보상(Reward)입니다. 요리사는 반복을 통해 '대다수 손님이 좋아하는 맛'을 학습합니다.
3. 실제 LLM에서 자주 쓰이는 강화학습 종류들.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). 사람이 답변을 보고 등급을 매기거나 선호 순위를 정해 보상을 제공합니다. 모델은 이 보상을 최대화하도록 학습합니다.
Reward Modeling + PPO. 먼저 사람의 평가 데이터를 학습해 '보상모델(reward model)'을 만들고, 그 보상 모델 신호로 PPO(Proximal Policy Optimization) 같은 RL 알고리즘을 사용해 LLM을 튜닝합니다.
Preference-based RL. A/B 스타일로 여러 답변을 비교하게 하고, 선호되는 답변을 보상으로 삼아 정책을 업데이트합니다.
4. 구체적이고 짧은 사례 — "친절한 고객응대 챗봇" 만들기.
목표: 고객 질문에 친절하고 정확하게 답하는 모델을 만든다.
과정:
- 사람 평가자들이 여러 답변을 보고 "친절함", "정확성", "간결성" 순으로 선호도를 매긴다.
- 이 평가를 학습해 보상모델을 만든다. 예: 친절도 0~1, 정확성 0~1 합쳐서 최종 보상 산출.
- PPO 같은 알고리즘으로 LLM의 '응답 정책'을 조정해 보상을 최대화한다.
결과: 시간이 지날수록 응답이 더 친절하고 신뢰성 있게 변한다.
5. 간단한 의사코드(핵심 흐름만).
# 1) 사람 평가로 보상모델 학습
reward_model.train(pairwise_preferences)
# 2) 사용자 질문 → 모델이 답 생성
answer = model.generate(prompt)
# 3) 보상 계산 (보상모델로 예측)
r = reward_model.score(answer, prompt)
# 4) RL 알고리즘으로 모델 업데이트 (예: PPO)
ppo.update(model, prompt, answer, r)
6. 실무 팁과 주의사항.
보상 설계가 가장 중요합니다. 잘못된 보상은 모델을 '사기성 있는 답변'이나 '짧지만 쓸모없는 답변'으로 유도할 수 있습니다.
안전성과 편향 검사도 반드시 포함해야 합니다. 보상에 안전성 페널티를 넣어 해로운 답변을 억제하세요.
전체 LLM 파라미터를 RL로 직접 대규모 튜닝하기보다는, 보통은 '응답 랭커', '검색·결합 정책', 혹은 '작은 튜닝 가능한 헤드'만 RL로 학습시키는 것이 비용·안전성 측면에서 현실적입니다.
7. 빠른 FAQ.
Q: RL만 쓰면 모든 문제가 해결되나요.
A: 아니요. RL은 목표에 맞는 행동을 강화하지만, 잘못된 목표는 잘못된 행동을 강화합니다. 데이터와 보상 정의가 핵심입니다.
Q: 사람 피드백이 부족하면요.
A: 초기에는 소량의 인간 피드백으로 보상모델을 만들고, 그 보상모델을 사용해 자동화된 신호(클릭률, 재질문 등)와 결합해 확장하는 방법이 일반적입니다.
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