RLHF는 “Reinforcement Learning from Human Feedback”의 약자로, ChatGPT 모델을 개선하기 위해 사용되는 핵심 기술입니다. 기존의 ChatGPT 모델은 대화 데이터를 사용하여 사전 학습되지만, 그 결과물은 완벽하지 않을 수 있습니다. RLHF는 이러한 모델의 결함을 개선하기 위해 인간의 피드백을 통해 모델을 보완하는 강화 학습 방법입니다.
RLHF는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫 번째는 “대화 데이터를 기반으로 한 사전 학습”입니다. 이 단계에서는 기존의 대화 데이터를 사용하여 모델을 사전 학습합니다. 이를 통해 모델은 언어 이해와 생성에 필요한 지식을 얻을 수 있습니다.
두 번째 구성 요소는 “인간 피드백을 통한 강화 학습”입니다. 이 단계에서는 실제 사용자와의 상호작용을 통해 모델을 개선합니다. 모델이 사용자와 대화하면서 생성한 응답은 실제 인간으로부터 피드백을 받습니다. 이 피드백은 “좋은” 응답과 “나쁜” 응답을 구별하는 데 사용됩니다. 모델은 이 피드백을 통해 자체 학습을 진행하고, 더 나은 응답을 생성할 수 있도록 조정됩니다.
RLHF는 강화 학습의 개념을 사용하여 모델을 개선하는 것이 특징입니다. 모델은 피드백을 통해 보상 신호를 받고, 이를 통해 정책을 조정하여 더 나은 응답을 생성하도록 학습됩니다. 이 과정은 반복적으로 수행되며, 모델은 높은 품질의 대화를 생성하기 위해 계속해서 향상됩니다.
RLHF는 모델의 개선을 위해 인간의 지식과 피드백을 활용하는 중요한 기술로서, 자동 대화 시스템의 성능과 품질을 향상시키는 데 기여합니다.