ㅁ 세부 이슈

ㅇ 정의:
대규모 언어 모델(LLM)이 사용자 의도와 윤리적 기준에 부합하도록 조정하는 과정 또는 상태.

ㅇ 특징:
– 모델이 생성하는 응답이 사용자 의도에 맞지 않거나 유해한 결과를 초래할 수 있음.
– 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)와 같은 기법을 통해 조정 가능.
– 윤리적 문제, 편향성 제거, 안전성 확보가 주요 목표.

ㅇ 적합한 경우:
– 사용자 맞춤형 응답이 필요한 애플리케이션.
– 사회적, 윤리적 기준을 준수해야 하는 시스템.

ㅇ 시험 함정:
– Alignment와 Fine-tuning의 차이를 혼동할 수 있음.
– Alignment가 모든 문제를 해결한다고 과대평가하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. Alignment는 모델의 성능을 높이는 데만 초점을 맞춘다. (X)
2. RLHF는 Alignment를 위한 주요 기법 중 하나다. (O)
3. Alignment는 윤리적 문제 해결과는 무관하다. (X)

ㅁ 추가 학습 내용

Alignment의 중요성을 학습하기 위해 실제 사례를 활용하면 이해도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 대화형 AI가 편향된 답변을 생성하여 논란이 되었던 사례를 살펴볼 수 있습니다. 특정 AI가 사회적, 정치적 편향을 포함한 답변을 생성한 사례는 사용자와 사회에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Alignment 기술이 활용되었으며, 특히 강화학습을 통한 인간 피드백(RLHF) 기법이 중요한 역할을 했습니다. RLHF는 인간 평가자의 피드백을 기반으로 AI의 답변 품질을 개선하고, 윤리적 기준에 부합하도록 조정하는 방식입니다.

또한, RLHF 외에도 다양한 Alignment 기법이 존재합니다. 그중 하나는 InstructGPT 방식으로, 이는 AI 모델을 사용자 지침에 맞게 조정하는 데 초점을 맞춥니다. InstructGPT는 대규모 데이터와 인간 피드백을 활용하여 모델이 사용자 의도를 더 잘 이해하고, 적합한 답변을 생성할 수 있도록 훈련됩니다. 이러한 다양한 기법을 통해 AI의 Alignment를 강화함으로써, AI가 더 신뢰할 수 있고 윤리적인 방식으로 작동하도록 만드는 것이 가능합니다.