딥러닝에서 강화학습(RL)이 사용되는 최신 사례

1.대규모 언어 모델과 RLHF

• RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback):
  • 사용 사례:
    • ChatGPT (OpenAI): 인간 피드백을 활용해 언어 모델의 응답 품질 향상.
    • InstructGPT: 사용자의 지침에 맞는 응답 생성.
  • 작동 원리:
    • 인간 평가자가 제공하는 피드백(보상 모델)을 기반으로, 언어 모델이 보상을 극대화하는 방향으로 미세 조정.
    • 예: 사용자 선호도가 높은 응답을 더 많이 생성하도록 학습.

ChatGPT에 적용된 RHLF (Reinforcement Learning with Human Feedback)

ChatGPT는 인간의 피드백을 활용해 보다 자연스럽고 유용한 답변을 생성하기 위해 RHLF 과정을 거칩니다. 이 과정은 크게 3단계로 나뉩니다.

1단계: Supervised Fine-Tuning (SFT)

• 목적: 사전 학습된 언어 모델(Pre-trained LM)이 인간이 의도한 정책(policy)을 따르도록 Fine-Tuning합니다.
• 방법:
  • 인간 Labeler(또는 Trainer)가 고품질의 소량 데이터셋을 선별합니다.
  • 이 데이터를 사용하여 사전 학습된 모델을 Fine-Tuning합니다.
• 결과: 인간의 의도를 반영한 초기 모델(SFT 모델)이 생성됩니다.

2단계: Reward Model 학습 (Mimic Human Preferences)

• 목적: 모델의 응답 품질을 평가하는 보상 모델(Reward Model)을 학습합니다.
• 방법:
  • SFT 모델이 생성한 여러 답변 후보를 수집합니다.
  • 인간 Labeler가 각 답변에 대해 랭킹을 매기고, 어떤 답변이 더 나은지 점수화한 데이터를 만듭니다.
  • 이 랭킹 데이터를 사용해 Reward Model을 학습시킵니다.
• 결과: 인간 선호도를 학습한 보상 모델이 생성됩니다.

3단계: 강화학습 (PPO를 이용한 Fine-Tuning)

• 목적: SFT 모델을 사용자 피드백과 Reward Model을 활용해 강화합니다.
• 방법:
  • 사용자 입력 데이터를 SFT 모델에 제공합니다.
  • SFT 모델이 생성한 답변을 Reward Model과 상호작용하여 평가합니다.
  • Proximal Policy Optimization(PPO, 정책을 직접 최적화하는 방식) 알고리즘을 사용해 SFT 모델을 업데이트합니다.
• 결과: 사용자 피드백을 반영한 최적화된 ChatGPT 모델이 완성됩니다.

요약

ChatGPT는 아래의 단계를 통해 인간 피드백을 최대한 반영한 모델로 발전합니다:
1. SFT: 인간의 의도를 반영한 초기 모델 학습.
2. Reward Model: 인간 선호도를 반영한 평가 모델 학습.
3. PPO 강화학습: 사용자 입력과 상호작용하며 최적화.

이를 통해 ChatGPT는 더 높은 품질의 응답을 생성할 수 있습니다.

2.게임 분야에서의 강화학습 활용 사례와 기술

• 강화학습은 게임 분야에서 인공지능(AI) 에이전트의 성능을 혁신적으로 향상시키며, 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 아래는 주요 사례와 적용된 기술들을 정리한 내용입니다.

1. AlphaGo와 AlphaGo Zero

• AlphaGo: DeepMind에서 개발한 AI로, 강화학습을 통해 바둑 게임을 마스터했습니다.
• AlphaGo Zero: 인간의 기보 데이터를 사용하지 않고, 자가 학습(self-play)만으로 최고 수준의 바둑 실력을 달성했습니다.

주요 기술:

• 심층 신경망을 사용하여 게임 상태를 평가하고 다음 수를 예측.
• 자가 대국(self-play)을 통한 강화학습.
• 몬테카를로 트리 탐색(MCTS) 없이 단일 신경망과 간단한 트리 탐색만으로 구현.

2. Atari 게임 마스터

• Google DeepMind의 Deep Q-Network (DQN)은 다양한 Atari 2600 게임을 플레이하며, 인간 수준 이상의 성과를 보여주었습니다.

주요 기술:

• 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용해 raw 픽셀 입력으로부터 Q-함수를 학습.
• 경험 리플레이(Experience Replay)를 통한 안정적인 학습.
• 동일한 아키텍처와 하이퍼파라미터를 여러 게임에 적용하여 일반화된 성능을 달성.

강화학습의 게임 분야 적용 의의

이와 같은 사례들은 강화학습이 게임 AI 개발에 혁신을 가져오고 있음을 보여줍니다. 특히, 다음과 같은 측면에서 강화학습의 잠재력이 입증되고 있습니다:

• 복잡한 전략 수립: 바둑이나 MOBA 게임과 같은 복잡한 환경에서의 의사결정.
• 실시간 의사결정: 플레이어와의 실시간 상호작용.
• 적응형 게임플레이: 플레이어 행동에 맞춘 게임 난이도 조절.

강화학습은 게임 AI의 성능과 플레이 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

3.로봇

• 로봇들은 수동으로 프로그래밍되는 대신 자율적으로 움직임을 학습했을 때 성능이 크게 향상되었음

• 또한 걷기와 축구뿐만 아니라 더 복잡한 운동 기술도 습득가능했음

• 로봇의 정교한 움직임을 위해 강화학습이 앞으로도 많이 활용될 것으로 미래 전망됨

  

  https://www.sciencenews.org/article/reinforcement-learn-ai-humanoid-robots

4.강화학습의 단점 및 한계점

• 보상이 드물게 주어지는 환경에서의 학습이 어려움
• 먼 미래에 주어지는 불확실한 보상과 가까운 미래의 큰 보상 사이 딜레마