인간의 피드백을 넘어서: 친화적인 AI 학생을 가르치는 방법

핵심 개념

LLM의 한계를 극복하고 인간과 협력할 수 있는 AI 학생을 만들기 위해서는 인간의 피드백을 넘어선 새로운 접근법이 필요하다.

초록

이 글은 LLM(Large Language Model)의 한계와 이를 해결하기 위한 방법에 대해 다루고 있다. LLM은 놀라운 능력을 보여주고 있지만, 여전히 환각, 유해한 콘텐츠 생성, 규칙 및 지침 따르기의 어려움 등의 문제를 겪고 있다.

이러한 문제를 해결하기 위해 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 또는 기타 정렬 기술이 시도되고 있다. 이러한 기술을 통해 모델은 자신의 능력을 최대한 발휘하고 유해한 행동을 하지 않도록 학습한다. 즉, 모델은 일련의 피드백(또는 감독 학습)을 통해 인간과 같이 반응하는 방법을 학습한다.

그러나 저자는 이러한 접근법만으로는 한계가 있다고 지적한다. 인간의 피드백을 넘어서는 새로운 방법이 필요하다는 것이 이 글의 핵심 메시지이다.

통계

LLM은 여전히 환각, 유해한 콘텐츠 생성, 규칙 및 지침 따르기의 어려움 등의 문제를 겪고 있다.
RLHF 또는 기타 정렬 기술을 통해 모델은 자신의 능력을 최대한 발휘하고 유해한 행동을 하지 않도록 학습한다.
모델은 일련의 피드백(또는 감독 학습)을 통해 인간과 같이 반응하는 방법을 학습한다.

인용구

"The art of teaching is the art of assisting discovery." — Mark Van Doren

핵심 통찰 요약

Beyond Human Feedback: How to Teach a Genial AI Student

by Salvatore Ra... 게시일 levelup.gitconnected.com 07-26-2024

https://levelup.gitconnected.com/beyond-human-feedback-how-to-teach-a-genial-ai-student-62140cbb58fc

더 깊은 질문

인간의 피드백을 넘어서는 새로운 접근법은 무엇일까?

현재의 접근법은 RLHF나 다른 정렬 기술을 사용하여 모델이 인간의 피드백을 통해 학습하도록 하는 것이다. 그러나 더 나아가 인간의 피드백을 넘어서는 새로운 접근법은 자가 학습(Self-learning) 능력을 갖춘 인공지능을 개발하는 것이다. 이는 모델이 인간의 개입 없이 스스로 학습하고 발전할 수 있는 능력을 의미한다. 이를 통해 모델은 더 빠르고 효율적으로 지식을 습득하고 문제를 해결할 수 있게 된다.

RLHF와 같은 기술의 한계는 무엇이며, 이를 극복하기 위한 방안은 무엇일까?

RLHF와 같은 기술의 한계는 모델이 받는 피드백의 품질에 따라 성능이 크게 달라진다는 점이다. 또한 인간의 주관적인 편향이나 오류가 피드백에 영향을 미칠 수 있어 모델의 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이를 극복하기 위한 방안으로는 다양한 소스로부터의 다양한 피드백을 활용하고, 피드백의 신뢰성을 높이기 위한 방법을 모색해야 한다. 또한 모델이 스스로 피드백을 생성하고 이를 활용하는 자가 학습 능력을 갖출 필요가 있다.

LLM의 한계를 해결하고 인간과 협력할 수 있는 AI를 만들기 위해서는 어떤 근본적인 변화가 필요할까?

LLM의 한계를 해결하고 인간과 협력할 수 있는 AI를 만들기 위해서는 근본적인 변화가 필요하다. 이를 위해서는 모델의 이해력과 추론 능력을 향상시키는 것이 중요하다. 또한 모델이 윤리적인 문제를 이해하고 적절한 행동을 취할 수 있도록 하는 인간과의 상호작용 능력이 강화되어야 한다. 더불어 자가 학습 능력을 갖춘 모델을 개발하여 지속적인 발전과 개선이 가능하도록 하는 것이 필요하다.