AI, 모를 땐 모른다고 말하도록 가르쳐야"…환각 줄이는 학습법 등장

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

AI 연구자, 대규모 언어모델(LLM) 개발자, 자연어 처리(NLP) 분야 전문가

핵심 요약

• 강화 미세조정(RFT) 기법은 LLM의 환각(hallucination)을 줄이기 위한 새로운 학습법으로, 모델이 논리적이고 구조화된 출력을 생성하도록 보상 신호를 사용한다.
• RFT는 모델이 언제 답하지 말아야 하는지를 제대로 배우지 못하는 한계가 있다.
• USC 연구진의 논문 "The Hallucination Tax of Reinforcement Finetuning"은 RFT의 잠재적 한계를 분석하며, 거절 능력(refusal behavior) 향상의 중요성을 강조한다.

섹션별 세부 요약

1. RFT 기법의 개념

• RFT는 보상 신호를 활용해 모델이 바람직한 행동을 학습하도록 유도하는 강화 학습 기법이다.
• 주요 목표는 논리적이고 구조화된 출력 생성을 통해 응답 품질 향상에 기여하는 것.
• 기존 방법과의 차별점은 보상 기준이 응답 정확도에 집중한다는 점.

2. RFT의 한계

• RFT는 모델의 거절 능력(refusal behavior) 향상에 불충분한 영향을 미친다.
• LLM이 언제 답하지 말아야 하는지를 학습하는 데 효과적이지 않음.
• 환각 줄이기와 관련된 실제 적용 시 한계를 드러냄.

3. USC 연구진의 논문 제안

• "The Hallucination Tax of Reinforcement Finetuning" 논문은 RFT의 잠재적 한계를 분석.
• 연구에서는 거절 능력 향상이 환각 줄이기의 핵심 요소임을 강조.
• 기존 RFT 기법과 새로운 학습 전략의 결합을 통해 한계를 극복할 수 있다는 제안.

결론

• LLM의 환각 줄이기 위해 거절 능력(refusal behavior) 향상과 RFT 기법의 결합이 필요하다.
• 모델이 "모른다"고 말하는 시점의 학습을 강화하면, 환각 발생률을 더 효과적으로 줄일 수 있음.