RLHF와 RLAIF의 비교

RLHF(Reward Learning from Human Feedback)와 RLAIF(Reinforcement Learning with AI Feedback)는 대규모 언어 모델의 응답 품질을 향상시키기 위한 대표적인 강화 학습 기법이다. 두 방식 모두 보상 모델을 기반으로 언어 모델을 보정하지만, 보상 정보를 제공하는 주체가 인간인지 AI인지에 따라 접근 방식이 구분된다.

1) RLHF (Reward Learning from Human Feedback, 인간 피드백)

RLHF는 인간이 제공한 피드백을 활용하여 보상 모델을 학습하고, 해당 모델을 기반으로 언어 모델을 강화 학습하는 기법이다. 일반적인 절차는 다음과 같다.

• 언어 모델이 여러 개의 응답 후보를 생성한다.
• 인간 평가자가 응답들을 비교하여 선호 순위를 매긴다.
• 이 데이터를 바탕으로 보상 모델(Reward Model)을 학습한다.
• 보상 모델의 출력을 기반으로 정책 모델을 강화 학습한다 (PPO 등 활용).

2) RLAIF (Reinforcement Learning with AI Feedback, AI 피드백)

RLAIF는 RLHF와 동일한 구조를 따르되, 인간 피드백 대신 사전 학습된 AI 모델이 응답을 평가하고 피드백을 생성하는 방식이다. 주로 다음과 같은 절차로 이루어진다.

• 여러 응답 후보를 생성한다.
• AI 평가자가 응답 품질을 비교하거나 점수를 매긴다.
• 이 데이터를 통해 보상 모델 또는 정책을 직접 학습한다.

RLAIF는 비용 효율성과 확장성 측면에서 우수하며, 인간 피드백의 일관성 부족 문제를 일정 부분 해소할 수 있다.

3) RLHF와 RLAIF 비교

4) 장단점 정리