ㅁ 세부 이슈

ㅇ 정의:
LLM(대규모 언어 모델)에서 특정 작업에 대한 성능을 향상시키기 위해 주어진 지침에 따라 모델을 미세 조정하는 과정.

ㅇ 특징:
– 사전 학습된 모델에 추가 데이터를 제공하여 특정 작업에 맞게 조정.
– 일반적인 텍스트 생성보다 특정 작업에 대한 정확도가 높아짐.
– 데이터의 품질과 양에 따라 성능이 크게 좌우됨.

ㅇ 적합한 경우:
– 특정 도메인(예: 의료, 법률)에서 높은 정확도가 요구될 때.
– 사용자 지정 작업(예: 고객 서비스, 번역)에 특화된 모델이 필요할 때.

ㅇ 시험 함정:
– Instruction-tuning을 사전 학습과 동일시하는 경우.
– 데이터가 충분하지 않을 경우 과적합(overfitting) 위험을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. Instruction-tuning은 대규모 언어 모델의 사전 학습 과정이다. (X)
2. Instruction-tuning은 특정 작업을 위한 모델 성능 향상을 목표로 한다. (O)
3. Instruction-tuning은 데이터 품질이 성능에 영향을 미치지 않는다. (X)
4. Instruction-tuning은 과적합 위험을 완전히 제거한다. (X)

ㅁ 추가 학습 내용

Instruction-tuning과 RLHF(Reward Learning from Human Feedback)의 차이점과 적용 사례를 이해하기 위해 다음 내용을 학습하세요.

1. **Instruction-tuning**:
– 목적: 모델이 주어진 지침(instruction)에 따라 응답하도록 학습시키는 방법.
– 과정: 모델에 다양한 지침과 그에 따른 적절한 응답 데이터를 제공하여 학습.
– 특징: 주로 정적인 데이터셋을 사용하며, 모델이 특정한 작업을 수행하는 능력을 향상시키는 데 초점.
– 사례: 질문에 대한 답변 생성, 문서 요약, 번역 등 사용자가 명시적으로 요청한 작업 수행.

2. **RLHF**:
– 목적: 인간의 피드백을 활용하여 모델의 출력을 개선하고 보정하는 방법.
– 과정: 인간 평가자가 모델의 출력을 평가한 데이터를 기반으로 보상(reward) 시스템을 설계하고, 이를 통해 모델을 재훈련.
– 특징: 모델의 출력을 직접적으로 평가하고 수정하는 동적인 접근 방식. 사용자의 선호도나 기대에 맞춘 결과를 도출하는 데 초점.
– 사례: 대화형 AI에서 사용자에게 더 자연스럽고 적합한 응답을 생성하도록 모델을 조정.

3. **차이점**:
– Instruction-tuning은 사전에 정의된 데이터셋을 활용하여 모델을 학습시키는 반면, RLHF는 인간의 피드백을 실시간으로 반영하여 모델의 출력을 보정.
– Instruction-tuning은 특정 작업을 수행하는 능력을 강화하는 데 초점이 맞춰져 있지만, RLHF는 모델이 사용자 선호도에 맞는 출력을 생성하도록 조정하는 데 중점.

4. **상호보완성**:
– Instruction-tuning을 통해 기본적인 작업 능력을 학습한 모델에 RLHF를 적용하면, 모델이 더 세밀하고 사용자 친화적인 출력을 생성할 수 있음.
– 두 방법을 함께 사용하면 모델의 전반적인 성능과 사용자 만족도를 동시에 향상시킬 수 있음.

5. **시험 대비 포인트**:
– 두 개념의 정의와 학습 방법을 명확히 구분.
– 각각의 적용 사례를 이해하고, 어떤 상황에서 적합한지 판단.
– 상호보완적 사용의 장점과 실질적인 활용 가능성을 설명할 수 있도록 준비.