ㅁ PEFT/강화

ㅇ 정의:
특정 목적에 맞게 사전 학습된 언어 모델을 미세 조정하거나 강화 학습을 통해 성능을 최적화하는 방법론.

ㅇ 특징:
– 기존 모델의 성능을 유지하면서 특정 태스크에 적합한 성능을 강화.
– 추가적인 데이터나 도메인 지식을 활용하여 모델을 개선.

ㅇ 적합한 경우:
– 특정 도메인에서의 성능 최적화가 필요한 경우.
– 기존 모델의 전반적인 성능은 유지하며 세부적인 작업에 초점을 맞추고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– PEFT와 강화 학습의 차이를 혼동하는 경우.
– 적용 사례나 적합한 경우를 정확히 이해하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: PEFT는 사전 학습된 모델의 특정 태스크 성능을 향상시키기 위한 방법이다.
– X: 강화 학습은 PEFT의 하위 개념이다.

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1. RLAIF

ㅇ 정의:
강화 학습에서 사람이 선호하는 피드백을 기반으로 모델을 학습시키는 방법론. 주로 자연어 처리 모델의 응답 품질을 높이는 데 사용됨.

ㅇ 특징:
– 인간의 피드백을 통해 모델의 행동을 조정.
– 보상 신호를 설계하여 모델이 바람직한 출력을 생성하도록 유도.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델이 생성하는 텍스트의 품질을 개선하고자 할 때.
– 인간의 가치나 선호도를 반영한 모델 학습이 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– RLAIF와 RLHF(보상 기반 강화 학습)를 혼동하는 경우.
– 인간 피드백의 역할과 한계를 이해하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: RLAIF는 인간의 선호도를 기반으로 모델의 학습을 진행한다.
– X: RLAIF는 데이터 증강 기법 중 하나이다.

ㅁ 추가 학습 내용

RLAIF와 RLHF의 차이점을 명확히 이해하는 것은 중요합니다. RLHF(보상 기반 강화 학습)는 주로 사용자가 제공한 보상 신호를 기반으로 에이전트를 훈련시키는 방법입니다. 즉, 시스템이 특정 행동을 수행했을 때 사용자가 제공하는 긍정적 또는 부정적 피드백을 학습의 주요 기준으로 삼습니다. 반면, RLAIF(피드백 기반 강화 학습)는 사용자의 피드백뿐만 아니라 추가적인 정보나 맥락을 고려하여 학습하는 방식으로, 더 복잡한 상호작용 데이터를 활용합니다. 이는 단순히 보상 신호에 의존하지 않고, 사용자의 의도나 기대치를 더 깊이 반영할 수 있는 구조를 가지고 있다는 점에서 차이가 있습니다.

RLAIF의 실제 적용 사례로는 챗봇에서 사용자의 피드백을 통해 응답 품질을 개선하는 과정이 있습니다. 예를 들어, 사용자가 챗봇의 응답에 대해 “좋아요” 또는 “별로예요”와 같은 평가를 제공하면, RLAIF는 이러한 피드백을 학습 데이터로 활용하여 이후의 응답을 개선할 수 있습니다. 이 과정에서 단순히 평가 점수만 반영하는 것이 아니라, 사용자의 구체적인 피드백 내용이나 대화의 맥락도 함께 분석하여 학습에 포함시킵니다. 이를 통해 챗봇은 사용자와의 상호작용에서 더 자연스럽고 만족스러운 대화를 생성할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.