언어 모델 정렬을 위한 TR-DPO
언어 모델의 정렬은 언어 모델이 인간의 가치, 선호도 및 의도와 일치하는 결과를 생성하도록 보장하는 과정을 말합니다. 이는 고객 서비스 봇부터 콘텐츠 생성 시스템에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 언어 모델이 점점 더 통합됨에 따라 특히 중요해집니다. 여기서 출력은 정확할 뿐만 아니라 일정한 인간의 기준에 따라 관련성이 있고 유용해야 합니다.
언어 모델 정렬 작업 방식
훈련 데이터 큐레이션: 모델 정렬은 데이터로 시작됩니다. 훈련 데이터의 성격과 품질이 언어 모델의 행동에 큰 영향을 미칩니다. 원하는 결과와 윤리적 기준을 반영하는 데이터를 큐레이션함으로써 책임 있는 AI 행동의 기초를 마련합니다.
피드백 메커니즘: 인간의 판단을 통해 모델이 학습하고 적응할 수 있도록 훈련 과정에 직접적인 피드백을 통합하는 것입니다. 이 직접적인 피드백은 모델의 응답이 인간의 기대에 더 부합하도록 도와줍니다.
목표 함수: 모델이 훈련 중에 최적화하는 목표 함수를 조정하는 것은 모델을 인간의 선호도에 맞게 조정하는 또 다른 방법입니다. 이는 종종 잠재적인 해로움이나 편견을 최소화하는 동시에 관련성을 최대화하는 여러 목표의 균형을 맞추는 것을 포함합니다.
미세 조정: 초기 훈련 후, 모델을 특정 데이터 세트를 사용하여 미세 조정할 수 있습니다. 이 미세 조정 과정은 모델의 반응을 특정 가치나 기준에 더 잘 맞도록 조정하는 데 도움이 됩니다.
모니터링 및 평가: 모델의 결과를 지속적으로 모니터링하고 안전성, 관련성 및 공정성과 같은 인간 중심의 메트릭에 대해 엄격하게 평가하는 것이 중요합니다. 이 지속적인 감시는 잘못된 정렬을 식별하고 필요한 조정을 안내하는 데 도움이 됩니다.
Trust Region Direct Preference Optimization (TR-DPO) 소개
"Learn Your Reference Model for Real Good Alignment" 논문에서는 언어 모델 정렬 문제에 접근하는 새로운 방법으로 Trust Region Direct Preference Optimization (TR-DPO)를 제안합니다.
동적 참조 정책 업데이트: 기존 DPO에서 사용되는 고정 참조 정책과 달리 TR-DPO는 훈련 과정 중에 참조 정책을 업데이트합니다. 이러한 적응성은 모델이 새로운 정보와 변화하는 인간의 선호도에 지속적으로 적응하고 발전할 수 있게 하여 출력의 관련성과 성능을 유지합니다.
주요 성능 메트릭 향상: TR-DPO는 일관성, 정확성, 세부 사항, 사용성 및 무해함과 같은 인간 중심의 척도에서 DPO를 최대 19%까지 능가하는 성능을 보여줍니다.
과적합 감소: TR-DPO는 훈련하는 동안 참조 모델을 지속적으로 업데이트함으로써 구식 정책에 대한 과적합을 방지합니다.
TR-DPO가 모델 정렬에서 수행하는 역할
적응적 학습: TR-DPO는 초기 훈련 상태를 반영하는 정적 훈련이 아니라 새로운 통찰력과 시간이 지남에 따라 변화하는 인간의 가치에 적응합니다.
정책 드리프트 완화: 정기적인 업데이트를 통해 TR-DPO는 모델이 원하는 행동에서 너무 멀어지는 것을 방지합니다. 이는 정적 또는 무감독 학습 시나리오에서 흔히 발생하는 문제입니다.
균형있는 정책 업데이트: TR-DPO의 신뢰 영역 개념은 이전 정책에 충실하면서도 최신 데이터 및 피드백에 기반한 새롭고 개선된 전략을 통합하는 균형을 유지합니다.