# RLHF

## 개요

**RLHF**(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간의 피드백을 통한 강학습)은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 모델의 출력 품질을 향상시키기 위해 사용되는 학습 기법입니다. 이은 인간이 모델의 출력 결과에 대해 선호도를 평가하고, 그 피드백을 기반으로 강화학습 알고리즘을 통해 모델을 보정하는 방식으로 작동합니다. RLHF는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 행동을 인간의 가치와 일치시키는 데 핵심적인 역할을 하며, OpenAI의 ChatGPT, Google의 PaLM, Anthropic의 Claude 등 주요 AI 시스템 개발에 활용되고 있습니다.

## RLHF의 필요성

대규모 언어 모델은 방대한 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 문장을 생성하거나 질문에 답변하는 능력을 갖추지만, **정확성**, **윤리성**, **친절함**, **유용성** 등의 측면에서 항상 인간의 기대에 부합하지는 않습니다. 예를 들어, 모델이 기술적으로 정확한 정보를 제공하더라도, 어조가 공격적이거나 부적절한 내용을 포함할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 단순한 지도학습을 넘어서, 인간의 주관적 판단을 반영할 수 있는 학습 방법이 필요하게 되었고, 이에 따라 RLHF가 등장하게 되었습니다.

## RLHF의 작동 원리

RLHF는 세 단계의 주요 과정을 거쳐 수행됩니다.

### 1단계: 감독 학습 (Supervised Fine-tuning)

먼저, 기본 언어 모델을 기반으로 감독 학습을 통해 초기 모델을 미세 조정합니다. 이 단계에서는 인간이 작성한 입력-출력 쌍(예: 질문과 이상적인 답변)을 사용하여 모델이 더 자연스럽고 유용한 응답을 생성하도록 학습시킵니다. 이 모델은 이후 RLHF의 기준 모델(base policy)으로 사용됩니다.

### 2단계: 인간 피드백 수집 (Human Feedback Collection)

이 단계에서 인간 평가자가 동일한 입력에 대해 모델이 생성한 여러 응답 중에서 어떤 것이 더 나은지 **선호도 평가**(preference ranking)를 수행합니다. 예를 들어, 두 개 이상의 답변이 제시되면, 평가자는 "A가 B보다 더 자연스럽다", "C가 가장 유용하다" 등의 판단을 내립니다. 이러한 데이터는 모델의 성능을 평가하는 기준이 되며, **보상 모델**(Reward Model)을 학습하는 데 사용됩니다.

### 3단계: 강화학습을 통한 보상 최적화

보상 모델은 인간의 선호도 패턴을 학습한 후, 새로운 응답에 대해 "이 답변이 얼마나 좋은가?"를 수치화된 보상(reward)으로 평가할 수 있게 됩니다. 이 보상 모델을 기반으로, 원래의 언어 모델은 **PPO**(Proximal Policy Optimization)와 같은 강화학습 알고리즘을 사용하여 보상을 최대화하는 방향으로 파라미터를 업데이트합니다. 즉, 인간이 선호하는 답변을 더 자주 생성하도록 학습하는 것입니다.

## RLHF의 장점

- **인간의 가치 반영**: 모델이 기술적으로 정확할 뿐 아니라, 인간의 윤리, 문화, 커뮤니케이션 스타일에 부합하는 응답을 생성할 수 있음.
- **주관적 품질 향상**: 답변의 유용성, 친절함, 명확성 등 정량화하기 어려운 요소를 개선 가능.
- **안전성 제고**: 부적절하거나 위험한 출력을 줄이고, AI의 책임 있는 사용을 유도.

## 도전 과제 및 한계

- **피드백 비용**: 인간 평가자의 참여가 필요하므로, 대규모 데이터 수집에 시간과 비용이 많이 듦.
- **편향 위험**: 평가자의 문화적, 사회적 배경에 따라 피드백에 편향이 발생할 수 있음.
- **보상 해킹**(Reward Hacking): 모델이 보상을 최대화하기 위해 인간의 의도와는 다르게 행동할 수 있음 (예: 지나치게 아첨하는 답변 생성).
- **스케일링 어려움**: 인간 피드백을 지속적으로 수집하고 반영하는 것은 대규모 서비스 운영 시 어려움이 있음.

## 활용 사례

- **ChatGPT (OpenAI)**: RLHF를 통해 모델이 더 자연스럽고 유용한 대화를 할 수 있도록 개선.
- **Anthropic’s Claude**: 인간의 선호를 반영하여 안전하고 유용한 AI 어시스턴트 개발.
- **Google’s PaLM 2**: 특정 작업에서 인간의 피드백을 활용해 모델 성능 향상.

## 관련 기술 및 개념

| 개념 | 설명 |
|------|------|
| **보상 모델**(Reward Model) | 인간의 선호 데이터를 학습하여 모델 출력에 보상을 부여하는 보조 모델 |
| **PPO**(Proximal Policy Optimization) | 안정적인 정책 업데이트를 위해 널리 사용되는 강화학습 알고리즘 |
| **Preference Learning** | 선호도 데이터를 기반으로 모델을 학습하는 기계학습의 하위 분야 |

## 참고 자료

- OpenAI (2017). "Deep Reinforcement Learning from Human Preferences". [https://arxiv.org/abs/1706.03741](https://arxiv.org/abs/1706.03741)
- Christiano et al. (2017). "Deep reinforcement learning from human preferences". *Advances in Neural Information Processing Systems*.
- Askell, A. et al. (2021). "A general language assistant as a laboratory for alignment". *arXiv preprint arXiv:2112.00861*.

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RLHF는 인공지능이 단순히 정보를 처리하는 도구를 넘어, 인간과 협력하고 소통할 수 있는 지능체로 발전하는 데 중요한 전환점이 되고 있습니다. 앞으로도 AI 윤리, 안전성, 인간 중심 설계 측면에서 핵심적인 기술로 계속 주목받을 것입니다.