GPT-4, 클로드, 제미니, 라마 2와 같은 대형 언어 모델 (LLM) 의 인기와 기능은 지난 몇 년 동안 엄청나게 증가했습니다.이러한 모델은 이제 사람과 유사한 텍스트를 생성할 수 있으며 요약, 질문에 대한 답변, 번역과 같은 다양한 자연어 처리 (NLP) 작업에서 탁월합니다.LLM이 빠르게 발전할 수 있었던 주요 원동력은 수십억 개의 단어, 문장, 문서 및 구절이 포함된 대규모 텍스트 데이터 세트를 대상으로 인간 피드백을 통한 강화 학습 (RLHF) 이라는 기능을 통해 학습할 수 있다는 것입니다.
그러나 LLM의 데이터 요구 사항은 근본적인 문제를 제시합니다.이제 온라인에서 방대한 양의 텍스트 데이터에 액세스할 수 있게 되었지만, 대부분 LLM을 제대로 교육하는 데 필요한 레이블 지정, 형식 지정 및 큐레이션이 부족합니다.GPT-4 같은 모델은 레이블을 지정하고 준비하는 데 수십만 시간이 걸리는 데이터 세트를 기반으로 트레이닝되었습니다.모델 크기가 계속 커지면 수동 레이블 지정이 제대로 확장되지 않기 때문에 이러한 고품질 교육 데이터에 대한 액세스는 여전히 병목 지점입니다.
데이터 레이블링에는 정보 태그, 분류, 수정 또는 기타 메타데이터를 원시 텍스트 구절에 첨부하는 작업이 포함됩니다.이는 LLM이 더 높은 수준의 언어 이해를 학습할 수 있도록 하는 방식으로 텍스트의 의미를 풍부하게 합니다.예를 들어 자연스러운 대화 데이터에는 질문, 답변, 인사말 등을 구분하기 위한 레이블링이 필요합니다. 주관적 텍스트에는 감정, 의견, 논증 등을 식별하기 위한 레이블링이 필요합니다. LLM을 교육하는 데 필요한 데이터의 다양성에는 나름의 문제도 있습니다.LLM은 다양한 장르, 스타일, 주제, 언어 종류 등에 걸친 텍스트를 수집해야 합니다.완벽하게 레이블이 지정된 텍스트 데이터를 이 정도 규모로 수동으로 준비하는 것은 불가능합니다.
신흥 LLM에 필요한 방대한 레이블 데이터 세트를 생성하려면 새로운 접근 방식이 필요합니다.인간의 피드백을 이용한 강화 학습은 LLM과 같은 AI 모델을 위한 데이터를 구성하고, 레이블을 지정하고, 준비하는 선도적인 방법입니다.인간의 지능과 머신 러닝을 모두 활용하는 데이터 라벨링을 위한 대화형 프레임워크를 제공합니다.RLHF의 작동 원리는 다음과 같습니다. 사용자 피드백을 통한 강화 학습은 차세대 LLM 교육을 위해 다양한 텍스트 데이터의 레이블링을 최적화, 가속화 및 확장합니다.RLHF 머신 러닝 기법을 통합하면 모델이 인간의 입력에 담긴 미묘한 차이를 학습하여 이해도와 성능을 개선할 수 있습니다.
LLM 강화 학습은 AI 모델에 대한 교육을 주도하여 모델이 더 유능하고 다재다능해질 수 있도록 합니다.RLHF가 무엇이고 그 의미를 이해하는 것은 자체 AI 모델을 구축하거나 사용자 지정하는 모든 사람에게 중요합니다.
주요 시사점
- 인간 피드백을 통한 강화 학습 (RLHF) 은 데이터 레이블링 프로세스를 최적화하여 대규모 언어 모델 (LLM) 의 교육을 개선하는 중요한 방법입니다.
- GPT-4 및 Claude와 같은 LLM은 효과적인 교육을 위해 대량의 고품질 레이블링 데이터를 필요로 하며, 이는 모델 복잡성이 증가하는 상황에서 데이터 레이블링의 어려움을 부각시키고 있습니다.
- RLHF는 휴먼 트레이너와 AI 모델 간에 반복적인 협업 환경을 조성하여 적응형 피드백과 동적 학습을 통해 라벨링 정확도를 개선합니다.
- RLHF가 레이블이 지정된 더 작은 데이터 세트를 활용할 수 있으면 라벨 품질을 유지 또는 향상시키면서 데이터 준비와 관련된 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
- RLHF의 향후 개발은 사용자 인터페이스 최적화, 다양한 언어 및 도메인을 포괄하는 기능 확장, 피드백 메커니즘의 편향 해결에 중점을 둘 것입니다.
LLM의 기초
대규모 언어 모델은 동물 뇌의 생물학적 신경망에서 영감을 받은 컴퓨팅 시스템인 신경망을 사용하여 구축됩니다. 뉴럴 네트워크 신호를 전송하고 처리하는 인공 뉴런의 연결된 레이어로 구성됩니다.특히 LLM은 언어 데이터를 모델링하는 데 매우 적합한 Transformer라는 신경망 아키텍처를 활용합니다.
트랜스포머는 2017년에 처음 제안되었으며 오늘날 최첨단 LLM에서 주로 사용되는 아키텍처가 되었습니다.이들은 인코더 및 디코더 서브네트워크로 구성되며 셀프 어텐션 메커니즘을 활용하여 순차 데이터 내의 복잡한 관계를 모델링합니다.Self-Attention을 사용하면 모델이 이전 아키텍처에서처럼 로컬 단어만 살펴보는 것이 아니라 문장의 모든 단어를 살펴볼 수 있습니다.이를 통해 Transformer는 텍스트의 장거리 종속성과 문맥적 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다.
GPT-4 같은 LLM에는 교육 과정에서 최적화되는 수십억 개의 파라미터가 포함되어 있습니다.방대한 규모 덕분에 매우 포괄적인 언어 표현을 만들 수 있습니다.교육은 사전 학습과 미세 조정의 두 단계로 진행됩니다.사전 학습에서는 레이블이 지정되지 않은 거대한 데이터 세트를 기반으로 모델을 학습시켜 일반적인 언어 이해를 돕습니다.그런 다음 미세 조정을 통해 레이블이 지정된 더 작은 데이터세트를 사용하는 특수 작업에 맞게 모델을 조정합니다.
수십억 개의 매개변수는 축복이자 저주입니다.LLM에 폭넓은 지식을 제공할 뿐만 아니라 안정적인 교육을 위해서는 방대한 데이터 세트가 필요합니다.이에 비해 이전 모델인 GPT-2 파라미터는 15억 개에 불과했지만 이전 모델인 파라미터는 1750억 개에 불과했습니다. GPT-3모델이 커질수록 데이터에 대한 수요도 기하급수적으로 증가합니다.더 큰 LLM을 적절하게 사전 학습하려면 페타바이트 규모의 레이블이 지정된 고품질 텍스트 데이터가 필요합니다.
대규모 데이터 세트에 대한 이러한 의존도는 인간의 피드백을 통한 강화 학습과 같은 효율적인 데이터 레이블링 기법의 가치를 강조합니다.데이터 준비를 확장 가능하게 만들어 수천억 또는 수조 개의 파라미터를 포함하는 LLM을 개발할 수 있습니다.
대규모 언어 모델의 데이터 수요는 엄청나며 지속적으로 증가하고 있습니다.LLM의 파라미터와 기능이 증가함에 따라 다양한 고품질 교육 데이터에 대한 요구가 기하급수적으로 증가하고 있습니다.예를 들어, GPT-3 트레이닝은 웹 페이지, 책, 위키백과 및 기타 텍스트 소스에서 나온 1조 단어 이상입니다.후속 모델의 잠재력을 최대한 활용하려면 10배 또는 100배 더 많은 교육 데이터가 필요할 것입니다.
데이터에 대한 끝없는 수요는 여러 가지 요인으로 인해 발생합니다.첫째, 파라미터가 더 많고 모델이 클수록 훈련 중에 적절하게 피팅되려면 더 많은 데이터 샘플이 필요합니다.둘째, 데이터의 다양성은 폭넓은 언어 이해를 구축하는 데 매우 중요합니다.LLM은 실제 세계에서 볼 수 있는 언어 스타일, 어조, 방언, 장르, 주제 및 복잡성의 광범위한 다양성을 이해해야 합니다.이를 위해서는 블로그, 문헌, 학계, 대화, 코드 등을 망라한 출처에서 텍스트를 가져와야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 데이터 세트를 수동으로 소싱하고 레이블을 지정하려면 엄청난 비용과 시간이 소요됩니다.한 추정에 따르면 최저 임금으로 보상을 받을 경우 단 2,000억 단어에 라벨을 부착하는 데 1억 달러의 비용이 들 것으로 나타났습니다.이에 비해 구텐베르크 프로젝트에는 약 1억 단어만 포함되어 있습니다.크라우드소싱은 도움이 되지만 부족한 틈새 텍스트를 완전히 해결하지는 못합니다.궁극적으로 RLHF와 같은 자율 데이터 레이블링 기술은 차세대 LLM을 강화하는 데 중요합니다.
RLHF는 어떻게 작동합니까?
모델의 레이블 지정 기능이 향상되면 사람과 같은 의사 결정을 시뮬레이션하여 주석이 없는 텍스트에 대한 잠재적 레이블을 생성할 수 있습니다.이 시뮬레이션은 이전 버전에서 제공된 피드백을 기반으로 합니다.피드백에서 패턴과 선호도를 인식하는 방법을 학습함으로써 모델은 인간의 기대에 더 밀접하게 부합하는 레이블을 더 잘 제안할 수 있습니다.이를 통해 시스템은 점점 더 많은 양의 데이터를 관리하고 더 적은 인력에 의존하면서도 출력을 지속적으로 개선할 수 있습니다.모델은 RLHF 데이터 세트를 활용하여 실시간 상호 작용을 통해 효율적으로 학습하므로 실제 응용 프로그램에서 진화하는 언어 사용과 복잡한 시나리오에 더 잘 적응할 수 있습니다.
모델 트레이닝
RLHF의 장점은 인간의 의견을 바탕으로 하는 동적이고 상황에 맞는 학습을 할 수 있다는 것입니다.정적인 선행 지침과 달리, 휴먼 트레이너는 각 샘플에 맞는 적응형 피드백을 제공하여 더 많은 컨텍스트가 필요한 주관적인 결정과 미묘한 사례를 효과적으로 해결할 수 있습니다.이러한 유연성 덕분에 사전에 정의된 철저한 사양과 규칙의 필요성이 줄어들어 교육 과정이 간소화됩니다.
RLHF 구현 사람이 레이블을 지정한 소규모 데이터 세트를 학습에 사용할 수 있도록 하여 데이터 세트를 최적화합니다.트레이너는 전체 데이터세트에 레이블을 지정하는 대신 모델에서 이미 레이블이 지정된 샘플에 피드백을 제공할 수 있습니다.이 접근 방식은 인적 데이터 요구 사항을 줄이고, 능동적 학습을 통해 모델이 레이블링에 가장 유용한 샘플을 선택하여 레이블링할 수 있으므로 전반적인 교육 효과가 향상됩니다.
RLHF의 이점
인간 피드백을 통한 강화 학습 (RLHF) 은 자동 라벨링보다 비용이 많이 들 수 있지만 인간의 통찰력을 통해 타의 추종을 불허하는 품질을 제공합니다.RLHF를 사용하면 인간 전문가가 모델을 안내하여 응답의 깊이와 컨텍스트 관련성을 향상시키는 피드백을 제공합니다.이는 정확성과 적응성이 중요한 정밀 애플리케이션을 위한 대규모 언어 모델 (LLM) 을 학습하는 데 매우 중요합니다.
비교하기 RLAIF 대 RLHF, 몇 가지 분명한 장단점이 있습니다.RLAIF는 효율성을 위해 자동화에 의존하지만 RLHF가 제공하는 미묘한 피드백은 부족합니다.RLHF의 인간 중심 접근 방식은 동적 피드백 루프를 제공하여 모델이 복잡하고 변화하는 상황에 맞게 조정되도록 합니다. 이는 고품질의 적응형 응답이 필요한 애플리케이션에 중요한 요소입니다.
다양한 텍스트 데이터에 레이블을 지정하는 문제
강력한 LLM을 학습하는 데 필요한 다양한 텍스트 데이터에 레이블을 지정하는 것은 많은 문제를 안겨줍니다.첫째, 많은 틈새 언어 영역에는 대규모로 레이블을 지정할 수 있는 쉽게 사용할 수 있는 텍스트 코퍼라가 없습니다.과학 논문, 법률 문서 및 리소스가 적은 언어에서는 디지털화된 데이터가 거의 없습니다.하지만 여기에는 중요한 교육 신호가 포함되어 있습니다.
데이터가 존재하더라도 언어 자체의 복잡성으로 인해 레이블링이 어려워집니다.자연어 텍스트에는 주관성, 미묘한 차이, 모호성, 함축성이 만연합니다.인간은 평생 축적한 경험을 활용하여 언어를 해석하기 때문에 더 높은 수준의 의미론, 실용론, 상식적인 추론 등을 담는 레이블을 수동으로 삽입하기가 어렵습니다.
메타데이터에는 개념, 관계, 명명된 개체, 언어적 특징 및 지식도 충분히 포함되어야 합니다.예를 들어 대화 라벨링에는 컨텍스트 전반의 질문, 불만, 제안 등 다양한 대화 의도를 포함해야 합니다.주관성 라벨링은 다양한 의견, 감정, 논증, 설득력 등을 파악해야 합니다.메타데이터 범위에 차이가 있으면 모델의 학습된 표현이 왜곡될 수 있습니다.
RLHF LLM 기법은 다양한 텍스트의 품질 라벨링을 위한 경로를 제공합니다.반복적인 머신러닝과 인간의 입력이 결합되어 주관성을 다루면서 의미론적 현상을 폭넓게 다룰 수 있습니다.이를 통해 LLM은 포괄적인 언어 이해를 할 수 있습니다.
LLM 데이터 라벨링을 위한 강화 학습
강화 학습 (RL) 은 LLM의 고품질 데이터 레이블링을 확장하기 위한 유망한 접근 방식을 제시합니다.이는 데이터 라벨링을 인간 트레이너와 기계 학습자 간의 반복적인 대화형 문제로 규정합니다.인간은 기계가 수행하는 라벨링을 강화하거나 수정하는 피드백을 제공합니다.이를 통해 모델을 학습시켜 라벨링 기능을 점진적으로 개선합니다.
RL 라벨링의 주요 장점은 사람의 입력에 따라 동적이고 상황에 맞는 학습이 가능하다는 것입니다.정적인 선행 지침과 달리 인간은 각 샘플에 맞는 적응형 피드백을 제공할 수 있습니다.이를 통해 더 많은 컨텍스트가 필요한 주관적인 결정과 미묘한 사례를 처리할 수 있습니다.또한 사전에 정의해야 하는 사양과 규칙도 줄어듭니다.
RL을 사용하면 사람이 레이블링한 소규모 데이터 세트를 효율적으로 사용하여 모델을 학습할 수 있습니다.트레이너는 전체 데이터세트에 레이블을 지정하지 않아도 되며, 모델에서 레이블이 지정된 샘플에 대한 피드백을 제공할 필요가 있습니다.이를 통해 인적 데이터 요구사항이 크게 줄어들고, 능동적 학습을 통해 모델이 라벨링에 가장 유용한 샘플을 선택할 수 있습니다.
LLM 라벨링을 위한 휴먼 피드백을 통한 강화 학습 최적화
최대화하려면 강화 학습의 이점 LLM 데이터 라벨링의 경우 휴먼 피드백 메커니즘의 품질과 정밀도를 최적화해야 합니다.효과적인 피드백 루프를 설계할 때는 몇 가지 주요 고려 사항이 있습니다.
첫째, 사람이 피드백을 제공하는 인터페이스는 직관적이고 속도와 정확성에 최적화되어야 합니다.명확한 목표, 유용한 컨텍스트, 자연스러운 상호 작용 패턴을 갖춘 잘 설계된 UI를 사용하면 적은 노력으로 고품질 피드백을 얻을 수 있습니다.자동 제안을 통해 사람의 의견을 파악하여 정확성과 속도를 높일 수 있습니다.
요청된 피드백 유형은 인간의 노력을 최소화하면서 모델에 최대한의 학습 신호를 제공해야 합니다.수정, 감정, 평가, 분류 및 안내된 설명은 다양한 유용성을 제공합니다.사람이 각 샘플에 철저하게 레이블을 지정하지 말고 모델과 작업의 요구 사항에 따라 어떤 피드백이 가장 유용한지 결정해야 합니다.
셋째, 신호 대 잡음비를 개선하려면 피드백 품질을 모니터링해야 합니다.사람의 관심, 전문성, 가이드라인에 대한 이해 등과 같은 요소가 피드백의 유용성에 영향을 미칩니다.주석자 간 일치, 입력 패턴 및 모델 성능을 분석하면 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.휴먼 트레이너를 선정하고 선별하는 것도 중요한데, 프로세스의 모든 단계에서 휴먼 인 더 루프 (Human-in-the-Loop) 모델이 강조됩니다.
최적화된 고정밀 인간 피드백 메커니즘을 통해 강화 학습은 레이블링된 결과 데이터 세트의 품질과 적용 범위를 극대화할 수 있습니다.인간과 기계 간의 이러한 공생 협력은 궁극적으로 상호 보완적인 강점을 결합합니다.
RLHF의 미래 전망 및 과제
인간의 피드백을 통한 강화 학습은 LLM 데이터 레이블링에 대한 가능성이 있지만, 여전히 지속적인 연구와 개발이 필요한 분야가 있습니다.
품질 피드백을 위한 사용자 상호 작용을 최적화하는 데에는 인터페이스 설계 및 사용자 경험 문제가 지속되고 있습니다.모델의 기능이 향상됨에 따라 안내 설명 및 능동적 학습 프롬프트와 같은 플랫폼 기능도 발전해야 합니다.텍스트 이외의 다양한 양식에 대한 지원도 응용 분야를 확장할 것입니다.
다루는 언어의 다양성, 영역 및 과제의 폭은 계속 증가해야 합니다.새로운 언어, 리소스가 부족한 영역, 추론 및 상식과 같은 새로운 기능으로의 확장은 여전히 중요합니다.피드백에서 인간의 편견과 같은 문제를 완화하는 데도 경계가 필요합니다.
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자주 묻는 질문
Sapien의 RLHF 프레임워크를 사용하여 어떤 유형의 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니까?
Sapien의 RLHF 프레임워크는 다목적이며 텍스트, 이미지 및 기타 형식을 비롯한 다양한 유형의 데이터에 적용할 수 있으므로 챗봇에서 자동화된 콘텐츠 생성에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에 적합합니다.
RLHF의 단계는 무엇입니까?
RLHF의 단계에는 데이터 수집, 모델 교육, 인적 피드백, 보상 모델 교육, 정책 최적화 및 평가가 포함됩니다.이 프로세스는 인간의 입력을 기반으로 모델을 반복적으로 개선하여 성능을 개선합니다.
LLM의 강화 학습이란 무엇입니까?
대규모 언어 모델 (LLM) 의 강화 학습 (RL) 에는 출력 품질을 기반으로 보상을 극대화하여 피드백을 통해 지속적인 개선을 가능하게 하여 텍스트를 생성하도록 모델을 학습하는 것이 포함됩니다.
RL과 RLHF의 차이점은 무엇입니까?
RL과 RLHF의 차이점은 RL은 환경 상호 작용을 통한 학습에 초점을 맞추는 반면 RLHF는 인간의 피드백을 통합하여 모델 출력을 인간의 기대에 더 잘 맞춘다는 것입니다.
