SFT와 RLHF: 최적의 AI 학습 방법 선택 | 2025

2025년 현재 전 세계 기업의 67%가 대규모 언어 모델(LLM)을 운영에 통합하면서 AI 기반 전환으로의 결정적인 변화를 보여주고 있습니다. 그러나 Gartner에 따르면 높은 AI 성숙도를 가진 조직 중 약 45%만이 AI 프로젝트를 3년 이상 지속하고 있으며, 이는 장기적인 성공을 위해 필수적인 도메인별 정확성과 적응성을 달성하는 데 여전히 어려움이 존재함을 보여줍니다.

이러한 불일치는 AI 배포의 성공이 단순한 연산 능력에 달려 있는 것이 아니라, 각 기업의 고유한 비즈니스 맥락에 맞게 모델을 얼마나 효과적으로 미세 조정(fine-tuning)하느냐에 달려 있음을 강조합니다.

미세 조정 기법 중에서 지도 학습 기반 파인튜닝(SFT)과 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)은 LLM을 도메인별 요구에 맞게 적응시키는 핵심 방법으로 주목받고 있습니다.

SFT는 정제된 라벨링 데이터로 학습할 경우 신뢰할 수 있는 고정밀 출력을 제공하여 명확히 정의된 작업에 이상적입니다. 반면 RLHF는 반복적인 인간 피드백을 반영하여 모델이 복잡하고 진화하는 사용자 요구에 더 잘 맞도록 조정하지만, 더 많은 자원이 필요하고 출력 다양성이 줄어들 수 있습니다.

이 글에서는 SFT와 RLHF에 대한 종합적인 분석을 통해 각 기법의 강점과 한계, 전략적 활용 방안을 탐구하고, 기업이 멀티모달 AI 성능을 최적화하기 위해 파인튜닝 방법을 전략적으로 선택하고 적용할 수 있도록 인사이트와 모범 사례를 제시합니다.

대규모 언어 모델에서의 파인튜닝의 부상

일반적인 대규모 언어 모델(LLM)은 폭넓은 언어 이해 능력을 제공하지만, 정밀한 코드 생성, 고객 지원 자동화, 의료 텍스트 분석과 같은 특수한 기업 환경에 직접 적용될 경우 한계를 드러내는 경우가 많습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해서는 파인튜닝이 필수적이며, 이는 도메인별 데이터셋을 기반으로 모델의 행동을 맞춤화하여 인간의 기대와 비즈니스 목표에 부합하도록 합니다.

모델 커스터마이징의 기본 개념을 이해하고자 하는 조직을 위해, LTS GDS의 LLM 파인튜닝을 위한 데이터 라벨링 종합 가이드는 파인튜닝이 무엇을 의미하는지, 그리고 파인튜닝된 모델이 기본 모델과 어떻게 다른지를 설명하는 중요한 인사이트를 제공합니다.

파인튜닝의 주요 이점은 다음과 같습니다. 첫째, 특수 지식의 깊은 통합으로 도메인별 정보를 모델의 가중치에 직접 “내재화”하여 특정 작업에서 성능을 향상시킵니다. 둘째, 스타일과 형식의 맞춤화를 통해 JSON 응답 생성이나 규제 언어 준수와 같은 특정 형식이나 톤을 따르는 출력을 가능하게 합니다. 셋째, 복잡한 생성 작업 처리 능력 향상으로 다단계 지시를 따르거나 규칙 기반의 창의적 콘텐츠를 생성하는 능력을 강화합니다.

기업들이 언어, 비전, 기타 데이터 유형을 결합한 멀티모달 AI를 채택함에 따라, 파인튜닝은 변화하는 비즈니스 수요를 충족시키는 맞춤형 고성능 AI 솔루션을 제공하는 핵심 요소로 남아 있습니다.

지도 학습 기반 파인튜닝(SFT): 구조적 학습을 통한 정밀성

지도 학습 기반 파인튜닝(SFT)은 사전에 학습된 대규모 언어 모델(LLM)을 특정 작업에 맞게 적응시키는 구조적 학습 과정입니다. 이 과정은 입력-출력 쌍을 포함한 고품질 라벨링 데이터셋을 활용하여 모델을 학습시키며, 이를 통해 모델의 파라미터를 정교하게 조정하여 목표 응용 분야에 부합하는 정확하고 맥락을 인식한 응답을 생성할 수 있도록 합니다.

SFT의 작동 방식 

Step 1: 데이터셋 준비 

• 데이터 수집: 특정 도메인이나 작업과 관련된 원시 데이터를 수집합니다. 데이터셋 크기는 작업의 복잡성과 모델 규모에 따라 수백 개에서 수만 개의 예시까지 다양할 수 있습니다.
• 데이터 구조화: 데이터를 입력 프롬프트와 원하는 출력이 포함된 구조화된 쌍으로 정리하며, 일반적으로 JSON Lines(JSONL) 형식을 사용합니다.
• 품질 관리: 데이터의 정확성, 일관성, 다양성을 확보하고 편향을 최소화하여 모델 성능에 부정적인 영향을 주지 않도록 합니다.

Step 2: 토크나이제이션   

텍스트 입력과 출력을 사전 학습된 모델과 호환되는 토크나이저를 사용해 토큰으로 변환합니다. 이 단계는 효율적인 처리와 학습을 가능하게 합니다.

Step 3: 파인튜닝 학습 루프 

• 다음 토큰 예측 목표: SFT는 사전 학습과 동일하게 다음 토큰을 예측하는 목표를 사용하지만, 입력-출력 쌍의 출력 부분에 집중합니다.
• 순전파: 모델은 입력 토큰을 처리하고 출력 시퀀스에 대한 예측 토큰을 생성합니다.
• 손실 계산: 예측된 토큰과 라벨링된 실제 토큰 간의 차이를 손실로 계산합니다.
• 역전파: 경사 하강법과 최적화 알고리즘을 사용하여 손실을 최소화하도록 모델의 가중치를 조정합니다.
• 반복: 이 과정을 여러 에포크(epoch)에 걸쳐 반복하여 모델의 작업 특화 성능을 점진적으로 향상시킵니다.

Step 4: 평가 및 검증  

별도의 검증 데이터셋을 사용하여 모델의 정확성을 모니터링하고 과적합을 방지합니다. 학습률, 배치 크기, 에포크 수와 같은 하이퍼파라미터는 검증 결과에 따라 조정됩니다.

Step 5: 배포  

모델이 만족할 만한 정확성과 일반화 성능을 달성하면 실제 환경에 배포되어 챗봇, 콘텐츠 생성, 도메인 특화 어시스턴트와 같은 응용 분야에서 활용됩니다.

SFT 학습 과정 요약 

단계	설명	비즈니스 이점
1. 데이터 수집 및 라벨링	명확한 입력-출력 쌍을 포함한 고품질 도메인별 데이터셋을 수집합니다.	모델이 관련 있고 정확한 작업 특화 지식을 학습하도록 보장합니다.
2. 데이터 전처리 및 토크나이제이션	텍스트 데이터를 모델 아키텍처와 호환되는 토큰으로 변환합니다.	효율적이고 정확한 언어 처리를 가능하게 합니다.
3. 모델 학습 (파인튜닝)	지도 학습을 통해 출력 예측, 손실 계산, 역전파를 반복하여 가중치를 업데이트합니다.	작업 특화 정확성과 응답 품질을 향상시킵니다.
4. 평가 및 검증	별도의 검증 데이터로 성능을 모니터링하고 하이퍼파라미터를 조정합니다.	과적합을 방지하고 모델의 일반화를 보장합니다.
5. 배포 및 모니터링	파인튜닝된 모델을 실제 환경에 배포하고 성능을 지속적으로 모니터링합니다.	맞춤형 AI 솔루션을 제공하며 지속적인 품질 보증을 실현합니다.

SFT의 주요 이점 

작업 특화 정확성:  

• SFT는 모델이 도메인별 용어와 프로세스에 집중하도록 하여 오류를 줄이고 의료, 금융, 법률과 같은 특수 분야에서 관련성을 높입니다.

향상된 이해와 사용자 경험:  

• 파인튜닝된 모델은 고유한 데이터 패턴을 더 잘 파악하여 자연스럽고 일관된 응답을 제공하며, 비즈니스 기대에 부합해 고객 상호작용과 내부 도구 활용성을 개선합니다.

오류 감소와 신뢰성:  

• 라벨링된 데이터로 학습함으로써 모델이 흔히 발생하는 오류와 무관한 출력을 피할 수 있어 신뢰성을 높이고 수동 수정 작업을 줄입니다.

자원 효율성:  

• 처음부터 학습하는 것과 비교했을 때 SFT는 더 적은 연산 자원과 데이터로도 가능하여 배포 속도를 높이고 비용을 절감합니다.

확장성과 재사용성:  

• 한 번 파인튜닝된 모델은 유사한 작업에 쉽게 적용할 수 있어 프로젝트나 도메인 간 재사용이 가능하며 시간과 자원을 절약할 수 있습니다.

SFT의 한계 

고품질 라벨링 데이터 의존성 (Dependency on high-quality labeled data):  

SFT의 성공은 잘 정제되고 대표성이 있으며 충분히 큰 라벨링 데이터셋에 접근할 수 있는지에 달려 있습니다. 이러한 데이터셋은 제작 과정에서 많은 비용과 시간이 소요될 수 있습니다.

과적합 위험:  

세심한 검증과 정규화 기법(예: 조기 종료, 드롭아웃)이 없으면 모델이 학습 데이터에 과적합되어 보지 못한 입력에 대한 일반화 능력이 떨어질 수 있습니다.

학습 이후 제한된 적응성:  

파인튜닝된 모델은 정적이 되며, 새로운 데이터를 반영하거나 지식을 업데이트하려면 재학습이나 추가 파인튜닝 과정이 필요합니다.

일반 지식 손실 가능성:  

좁은 데이터셋에 대해 과도하게 파인튜닝하면 모델이 사전 학습 과정에서 습득한 폭넓은 언어 이해 능력을 “망각”할 수 있으며, 이는 catastrophic forgetting이라 불리는 현상으로 이어질 수 있습니다.

SFT의 일반적인 활용 사례 

산업	적용 분야	SFT 활용 설명	비즈니스 효과 / 이점	사례 / 성공 스토리
헬스케어	질병 진단 및 개인 맞춤 의료	의료 기록, 영상, 임상 노트를 기반으로 모델을 파인튜닝하여 진단 정확성과 치료 계획을 개선	정밀하고 맥락을 인식한 의료 인사이트 제공, 개인 맞춤형 환자 치료 지원, 진단 오류 감소	방사선 영상 분석 또는 신약 개발을 위한 파인튜닝 모델
임상 문서화	의료 보고서 생성 및 요약	도메인 특화 용어를 활용해 의료 보고서를 생성 및 요약하도록 모델을 적응	임상의 생산성 향상, 일관되고 정확한 문서화 보장	AI 기반 임상 노트 생성
금융	사기 탐지 및 리스크 평가	거래 데이터와 규제 문서를 기반으로 파인튜닝하여 이상 탐지 및 신용 리스크 평가	사기 예방 강화, 규제 준수 가속화, 리스크 관리 개선	신용 평가 및 사기 방지 시스템에 활용된 파인튜닝 모델
알고리즘 트레이딩	시장 신호 해석 및 거래 실행	도메인 특화 데이터를 기반으로 시장 신호를 해석하고 거래를 실행하도록 모델을 커스터마이징	거래 정확성과 반응성 향상, 자동화된 의사결정 지원	도메인 적응형 LLM으로 강화된 거래 알고리즘
리테일 & 이커머스	추천 시스템	고객 행동 및 제품 데이터를 기반으로 파인튜닝하여 맞춤형 추천 및 재고 관리 최적화	판매 전환율 증가, 고객 만족도 향상, 품절 및 과잉 재고 감소	아마존 추천 엔진 개선 사례
감성 분석	고객 피드백 및 SNS 감성 분석	브랜드 및 제품 맥락에 맞게 고객 피드백과 소셜 미디어 감성을 이해하도록 모델 학습	타겟 마케팅 가능, 고객 참여도 향상, 브랜드 평판 관리 개선	브랜드 모니터링을 위한 감성 분석
제조업	예측 유지보수	센서 및 장비 데이터를 기반으로 파인튜닝하여 고장을 예측하고 사전 유지보수 일정 수립	다운타임 감소, 유지보수 비용 절감, 운영 효율성 향상	테슬라 오토파일럿의 실시간 탐지를 위한 파인튜닝 비전 모델
품질 관리	생산 라인 결함 탐지	비전 모델을 적응시켜 생산 라인에서 결함이나 이상을 탐지	제품 품질 향상, 폐기물 및 리콜 감소	결함 탐지를 위한 파인튜닝 컴퓨터 비전 모델
법률	계약 검토 및 규제 준수	법률 문서를 기반으로 핵심 조항 추출, 사례 요약, 규제 준수 보장	법률 검토 속도 향상, 오류 감소, 규제 준수 지원	계약 분석을 지원하는 AI 도구
고객 서비스	지능형 챗봇	기업별 FAQ, 정책, 상호작용 로그를 기반으로 학습하여 정확하고 일관된 고객 지원 제공	최초 문의 해결률 향상, 지원 비용 절감, 고객 경험 개선	통신사 챗봇 파인튜닝 사례
공급망 & 물류	수요 예측 및 최적화	과거 판매 및 물류 데이터를 기반으로 파인튜닝하여 재고 및 배송 일정 최적화	비용 절감, 배송 시간 개선, 공급망 회복력 강화	AI 예측을 통한 소매업체 공급망 최적화
자연어 처리	도메인 특화 언어 모델	기술 매뉴얼, 과학 문헌, 소셜 미디어 등 특수 언어 사용 사례에 맞게 일반 LLM을 적응	텍스트 생성, 요약, 번역의 정확성과 관련성 향상	과학 연구 지원을 위한 파인튜닝 GPT 모델
음성 인식	억양 및 용어 적응	도메인 특화 어휘, 억양, 소음 환경을 인식하도록 음성 모델을 파인튜닝	전사 정확성 향상, 다국어 및 기술적 사용 사례 지원	—

SFT 데이터 준비를 위한 모범 사례

효과적인 데이터 준비는 성공적인 지도 학습 기반 파인튜닝(SFT)의 토대입니다. 데이터셋의 품질, 대표성, 구조는 모델의 정확성, 일반화 능력, 그리고 견고성에 직접적인 영향을 미칩니다. 아래는 따라야 할 주요 모범 사례입니다.

1. 고품질의 관련 데이터 수집 

• 청결성: 중복, 불일치, 무관하거나 잡음이 많은 항목을 제거하여 모델 혼란을 방지합니다.
• 관련성: 데이터 예시가 실제 배포 환경에서 모델이 접하게 될 입력과 밀접하게 일치하도록 합니다.
• 대표성: 다양한 변형, 엣지 케이스, 시나리오를 포함하여 편향을 줄이고 일반화를 개선합니다.
• 균형 데이터셋: 특정 클래스나 결과가 과도하게 대표되지 않도록 하여 편향된 예측을 방지합니다.

2. 적절한 라벨링 및 데이터 라벨링

• 명확한 지침: 주석 지침을 정확히 정의하여 라벨러 간 일관성을 확보합니다.
• 전문가 검토: 의료, 법률 등 특수 데이터 라벨링에는 도메인 전문가를 참여시켜 정확성을 유지합니다.
• 품질 관리: 라벨링된 데이터를 정기적으로 감사하여 오류나 모호성을 탐지하고 수정합니다.

3. 올바른 데이터 형식 유지 

• JSON Lines(JSONL)과 같은 지원 형식을 사용하여 각 줄에 입력-출력 쌍을 포함합니다.
• 입력과 출력이 명확히 구분되고 필요 시 올바르게 토크나이즈되었는지 확인합니다.
• 텍스트, 이미지, 오디오 등 멀티모달 데이터의 경우 일관되고 호환 가능한 형식을 유지합니다.

4. 데이터셋 크기와 다양성 최적화 

• 최소 실행 가능한 데이터셋(예: 100~1,000 예시)으로 시작하고 필요에 따라 확장합니다.
• 양보다 질을 우선시하며, 잘 정제된 작은 데이터셋이 큰 잡음 데이터셋보다 성능이 우수합니다.
• 데이터 증강 기법(패러프레이징, 동의어 교체, 합성 예시)을 활용해 과도한 라벨링 비용 없이 다양성을 높입니다.

5. 학습, 검증, 테스트 데이터 분리 

• 데이터 누수를 방지하기 위해 학습, 검증, 테스트 세트를 엄격히 분리합니다.
• 학습 중 검증 데이터를 사용하여 성능을 모니터링하고 과적합을 예방합니다.
• 보지 못한 데이터로 테스트하여 실제 환경에서의 일반화 능력을 평가합니다.

6. 과적합 모니터링 및 방지 

• 학습 중 조기 종료, 드롭아웃, 가중치 정규화와 같은 기법을 적용합니다.
• 검증 데이터에서 정확도, 손실, BLEU/ROUGE 등 모델 지표를 정기적으로 평가합니다.
• 검증 피드백에 따라 학습률, 배치 크기, 에포크 수와 같은 하이퍼파라미터를 조정합니다.

7. 전이 학습 기법 활용 

• 일반 지식을 포착하는 사전 학습된 모델의 하위 레이어를 고정하여 기본 능력을 보존합니다.
• 작업 특화 레이어만 파인튜닝하여 학습 시간을 줄이고 catastrophic forgetting을 방지합니다.

8. 지속적인 반복과 개선 

• 파인튜닝은 반복적인 과정으로, 모델 성능과 실제 테스트에서 얻은 피드백을 활용해 데이터셋을 개선합니다.
• 배포 과정에서 발견된 새로운 데이터와 엣지 케이스를 반영하여 모델을 최신 상태로 유지하고 견고성을 강화합니다.

인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF): 인간 선호와의 정렬

인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)은 사전 학습된 대규모 언어 모델(LLM)을 인간의 판단을 학습 과정에 반영하여 향상시키는 고급 머신러닝 기법입니다. 지도 학습 기반 파인튜닝(SFT)이 고정된 라벨링 데이터셋에 의존하는 것과 달리, RLHF는 인간 피드백을 활용해 보상 모델을 학습시키고 이를 통해 AI가 복잡하고 미묘한 인간의 가치와 선호에 더 잘 맞는 출력을 생성하도록 유도합니다.

RLHF의 작동 방식 

Step 1: 인간 피드백 수집 

• 인간 평가자가 모델이 생성한 출력을 검토하고 품질, 관련성 등 기준에 따라 순위를 매기거나 점수를 부여합니다.
• 이러한 피드백은 명시적으로 인코딩하기 어려운 복잡한 선호를 포착합니다.

Step 2: 보상 모델 학습

• 인간 피드백 데이터를 사용하여 보상 모델을 지도 학습 방식으로 학습시켜 특정 출력에 대한 인간 점수를 예측합니다.
• 이 보상 모델은 인간의 선호를 학습 가능한 함수로 정량화합니다.

Step 3: 강화 학습 최적화 

• LLM은 강화 학습 알고리즘(예: PPO, Proximal Policy Optimization)을 사용해 보상 모델이 예측한 보상을 최대화하도록 정책을 최적화합니다.
• 모델은 더 높은 보상 점수를 받는 출력을 생성하면서 반복적으로 개선되어 인간 기대와 정렬됩니다.

Step 4: 평가 및 반복

• 모델의 출력은 인간과 보상 모델에 의해 지속적으로 평가되어 정렬을 보장하고 바람직하지 않은 행동을 방지합니다.
• 이 과정은 반복되며 보상 모델과 LLM의 정책을 함께 정제합니다.

Step 5: 배포 

• RLHF로 파인튜닝된 모델은 실제 환경에 배포되어 대화형 에이전트, 콘텐츠 생성, 추천 시스템 등에서 활용되며, 인간의 가치와 선호를 더 잘 반영하는 출력을 제공합니다.

RLHF 학습 과정 요약 

단계	설명	비즈니스 이점
1. 인간 피드백 수집	인간 평가자가 모델 출력에 대해 순위나 점수를 부여합니다.	미묘하고 맥락 특화된 인간 선호를 포착합니다.
2. 보상 모델 학습	인간 피드백 점수를 예측하도록 지도 학습 모델을 학습합니다.	주관적인 인간 판단을 정량적 보상 함수로 변환합니다.
3. 강화 학습	RL 알고리즘을 사용해 LLM을 최적화하여 보상 모델의 출력을 최대화합니다.	모델 행동을 복잡한 인간 가치와 목표에 정렬시킵니다.
4. 평가 및 반복	인간 입력과 보상 모델 피드백을 통해 모델 출력을 지속적으로 평가하고 개선합니다.	AI 응답의 지속적인 개선과 안전성을 보장합니다.
5. 배포	미묘한 이해가 필요한 실제 응용 분야에 모델을 배포합니다.	더 정확하고 유용하며 사용자 기대에 부합하는 AI 출력을 제공합니다.

RLHF의 주요 이점 

• 인간 가치와의 정렬: RLHF는 모델이 윤리적·사회적 규범을 포함한 복잡한 인간 선호를 더 잘 이해하고 반영하도록 합니다.
• 출력 품질 향상: RLHF로 학습된 모델은 단순 지도 학습 모델보다 더 일관되고 맥락에 적합하며 사용자 친화적인 응답을 생성합니다.
• 모호성과 주관성 처리: RLHF는 정답이 주관적이거나 알고리즘적으로 정의하기 어려운 작업(예: 유머, 공손함, 창의성)에 강점을 보입니다.
• 유해 콘텐츠 감소: 인간 피드백을 반영함으로써 RLHF는 편향되거나 유해한, 부적절한 출력을 방지합니다.
• 지속적 개선: RLHF의 반복적 특성은 모델이 인간 선호와 사회적 기준 변화에 맞춰 진화하고 적응하도록 합니다.

RLHF의 한계 

• 인간 피드백 비용 및 확장성: 고품질 인간 주석을 수집하는 것은 비용이 많이 들고 시간이 소요됩니다.
• 피드백 편향: 인간 피드백이 다양하거나 대표성이 부족할 경우 모델이 의도치 않은 편향을 학습할 수 있습니다.
• 학습 복잡성: RLHF는 강화 학습 알고리즘을 효과적으로 구현하기 위해 정교한 인프라와 전문 지식이 필요합니다.
• 보상 모델 불일치 가능성: 불완전한 보상 모델은 인간 선호를 충분히 포착하지 못해 의도치 않은 행동을 유발할 수 있습니다.

RLHF의 일반적인 활용 사례 

산업	적용 분야	RLHF 활용 설명	비즈니스 효과 / 이점	사례 / 성공 스토리
자율주행	자율주행 자동차	RLHF는 인간 피드백을 운전 결정과 안전에 반영하여 자율주행차가 복잡하고 예측 불가능한 상황을 학습하도록 돕습니다.	실제 환경에서 의사결정 개선, 안전성 강화, 엣지 케이스 처리 능력 향상	인간 참여 기반 자율주행 내비게이션 학습
이커머스 & 스트리밍	개인화 추천	RLHF는 사용자 상호작용과 피드백을 기반으로 추천 알고리즘을 조정하여 더 정확하고 개인화된 제안을 제공합니다.	맞춤형 콘텐츠와 제품 추천을 통해 사용자 참여, 만족도, 전환율 증가	개인화된 쇼핑 및 콘텐츠 추천
헬스케어	의료 진단 및 치료	전문가 피드백을 반영하여 의료 영상 및 환자 데이터를 기반으로 AI 모델을 정제해 더 정확한 진단과 치료 권고를 제공합니다.	진단 정확성 향상, 개인 맞춤형 치료 지원, 환자 결과 개선	임상의 피드백으로 정제된 AI 진단 도구
로보틱스	복잡한 작업 학습	인간의 지도와 교정을 통합하여 로봇이 복잡한 작업을 안전하고 효율적으로 학습하도록 합니다.	로봇의 적응성, 안전성, 성능 향상	조립 및 조작 작업을 학습하는 산업용 로봇
대화형 AI	챗봇 & 가상 비서	RLHF는 인간 평가를 통해 챗봇의 맥락 이해, 의도 파악, 적절성을 개선합니다.	더 자연스럽고 관련성 높은 안전한 대화를 생성하여 사용자 경험과 신뢰 향상	RLHF로 파인튜닝된 ChatGPT 및 유사 AI 어시스턴트
게임	AI 에이전트 & 게임 플레이	RLHF는 게임 보상과 전문가 피드백을 결합해 게임 에이전트를 학습시켜 전략과 성능을 개선합니다.	더 도전적이고 인간적인 AI 상대를 만들어 플레이어 참여와 만족도 향상	인간 피드백으로 학습된 경쟁 게임용 AI 에이전트
콘텐츠 생성	텍스트, 음악, 이미지 생성	RLHF는 생성 모델이 인간의 선호에 맞는 스타일, 톤, 적절성을 반영하도록 유도합니다.	AI 생성 콘텐츠의 품질과 관련성 향상, 수동 편집 감소, 창의성 증대	인간 피드백에 맞춘 AI 음악 및 예술 작품
안전 & 모더레이션	유해성 및 편향 감소	RLHF는 안전성과 윤리에 대한 인간 판단을 반영해 유해하거나 편향된 출력을 피하도록 모델을 학습시킵니다.	유해 출력 위험 감소, 규제 준수 지원, 책임 있는 AI 활용 촉진	RLHF로 강화된 모더레이션 시스템
에너지 & 스마트 시스템	그리드 관리 및 최적화	RLHF는 인간 운영자의 피드백을 반영해 에너지 분배와 사용을 최적화합니다.	에너지 효율성 향상, 비용 절감, 재생 에너지 통합 지원	RLHF를 활용한 DeepMind의 에너지 최적화 프로젝트

RLHF 데이터 준비를 위한 모범 사례 

인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)을 위해 고품질 데이터를 준비하는 것은 모델이 인간과 정렬된 행동을 효과적으로 학습하도록 보장하는 데 매우 중요합니다. 지도 학습 기반 파인튜닝과 달리 RLHF는 반복적이고 확장 가능한 인간 평가와 선호 데이터에 크게 의존합니다. 아래는 최신 연구와 산업 경험에서 도출된 주요 모범 사례입니다.

1. 프롬프트 및 선호 데이터셋 수집 

• 프롬프트 데이터셋: 모델이 응답할 다양한 대표 입력 프롬프트를 수집합니다. 이 프롬프트는 실제 배포 환경에서 모델이 직면할 시나리오를 반영해야 합니다.
• 선호 데이터셋: 이러한 프롬프트에 대해 모델이 생성한 출력에 인간 피드백을 수집하며, 일반적으로 여러 출력 간 순위나 점수를 매기는 방식입니다. 이 데이터셋은 보상 모델 학습에 필수적인 미묘한 인간 선호를 포착합니다.

2. 데이터 품질 및 일관성 확보 

• 숙련된 라벨러와 도메인 전문가를 활용해 정확하고 편향 없는 피드백을 제공합니다.
• 인간 평가자 간 일관성을 유지하기 위해 명확한 지침과 교육을 마련합니다.
• 피드백 데이터를 정기적으로 감사하고 검증하여 불일치나 편향을 탐지하고 수정합니다.

3. 데이터셋 크기와 분포 관리 

• 데이터셋 크기를 적절히 조정합니다. 대규모 데이터셋은 일정 수준까지 성능을 향상시키지만, 과도한 데이터는 비용만 증가시키고 성능 향상은 제한적일 수 있습니다.
• 프롬프트와 피드백의 분포가 실제 사용 사례와 일치하도록 하여 일반화 성능 저하를 방지합니다. 도메인 특화 데이터셋은 일반적으로 더 나은 결과를 제공합니다.

4. 데이터 증강 및 다양화

• 프롬프트 패러프레이징, 합성 예시 생성 등 데이터 증강 기법을 활용해 과도한 라벨링 비용 없이 다양성을 높입니다.
• 엣지 케이스와 도전적인 시나리오를 포함하여 모델의 견고성과 안전성을 강화합니다.

5. 효율적인 학습을 위한 데이터 구조화 

• 프롬프트, 모델 출력, 인간 선호 라벨을 명확히 구분하여 데이터 형식을 구조화합니다.
• JSONL과 같은 표준화된 형식을 사용해 학습 파이프라인과 원활히 통합되도록 합니다.

6. 반복적 피드백과 지속적 개선 

• RLHF는 반복적 과정으로, 모델 출력에 대한 새로운 인간 피드백을 지속적으로 수집해 보상 모델과 정책을 정제합니다.
• 실제 사용 데이터와 배포 과정에서 발견된 엣지 케이스를 반영해 모델을 최신 상태로 유지하고 정렬성을 강화합니다.

7. 윤리적 고려와 편향 완화 

• 인간 피드백에서 발생할 수 있는 편향을 모니터링하고 완화하여 유해한 고정관념이나 불공정한 행동을 강화하지 않도록 합니다.
• 데이터 수집과 모델 학습 전 과정에서 투명성과 윤리적 감독을 유지합니다.

SFT와 RLHF: 올바른 학습 방법 선택 시점과 방법

지도 학습 기반 파인튜닝(SFT)과 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)은 대규모 언어 모델(LLM)을 특정 작업에 맞게 적응시키고 인간 선호에 정렬시키는 두 가지 대표적인 기법입니다. 각 방법은 고유한 강점, 한계, 그리고 이상적인 활용 사례를 가지고 있습니다. 이러한 차이를 이해하는 것은 기업이 목표, 데이터 가용성, 자원 제약을 기반으로 가장 효과적인 접근 방식을 선택하는 데 도움이 됩니다.

방법 개요

지도 학습 기반 파인튜닝 (SFT):

라벨링된 입력-출력 쌍 데이터셋을 사용하여 모델을 직접 학습시켜 원하는 출력을 생성합니다. 단순하고 효율적이며, 정답이 명확히 정의된 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)

인간 피드백을 보상 신호로 활용하여 강화 학습 알고리즘을 통해 모델의 행동을 유도합니다. 더 복잡하지만, 출력이 주관적이거나 모호한 경우에도 인간의 가치와 선호에 정렬될 수 있도록 합니다.

각 방법의 활용 시점

기준	지도 학습 기반 파인튜닝	인간 피드백 기반 강화 학습
데이터 요구사항	고품질 라벨링된 입력-출력 쌍 필요	출력에 대한 순위나 점수 형태의 인간 피드백 필요
작업 유형	명확하고 객관적인 정답이 있는 작업 (예: 번역, 분류)	인간 선호, 윤리, 스타일 정렬이 필요한 작업 (예: 대화, 콘텐츠 모더레이션)
학습 복잡성	지도 학습 손실 함수로 상대적으로 단순하고 빠름	보상 모델 학습과 반복적 RL 최적화가 포함되어 더 복잡함
모델 행동 제어	직접 감독으로 출력 제어, 주관적/모호한 작업 처리에는 한계	인간 판단을 반영한 보상 신호로 미묘한 행동 조정 가능
일반화	과적합 위험 존재, 학습 데이터 암기 가능	보상 신호 최적화를 통해 더 나은 일반화와 적응성 촉진
자원 소모	낮은 연산 비용, 빠른 결과 도출	인간 피드백 수집과 RL 반복 학습으로 비용 증가
활용 사례	번역, 요약, 분류, 구조화된 Q&A	챗봇, 콘텐츠 생성, 안전성 정렬, 개인화

하이브리드 접근법: SFT와 RLHF의 결합

실제로 많은 성공적인 AI 시스템은 하이브리드 학습 파이프라인을 사용합니다.

초기 SFT 단계

모델은 먼저 라벨링된 데이터셋을 활용한 지도 학습으로 파인튜닝되어 기본적인 작업 기술과 언어 이해 능력을 습득합니다.

RLHF 단계

그 후 모델은 인간 피드백을 기반으로 한 강화 학습을 통해 추가적으로 정제되어, 미묘한 인간 선호에 맞게 출력을 정렬하고 안전성을 개선하며 바람직하지 않은 행동을 줄입니다.

이러한 결합은 SFT의 효율성과 신뢰성을 RLHF의 미묘한 정렬 능력과 결합하여 성능이 우수하고 책임감 있게 동작하는 모델을 만들어냅니다.

요약 표: SFT vs RLHF 

측면	지도 학습 기반 파인튜닝	인간 피드백 기반 강화 학습
학습 데이터	라벨링된 입력-출력 쌍	모델 출력에 대한 인간 피드백 순위 또는 점수
목표	라벨링 데이터의 예측 오류 최소화	인간 선호를 반영한 보상 모델 점수 최대화
복잡성	낮음	높음 (보상 모델 및 RL 알고리즘 필요)
출력 제어	직접 감독, 미묘한 제어는 제한적	보상 신호를 통한 간접 제어, 복잡한 정렬 지원
일반화	학습 데이터에 과적합될 수 있음	보상 신호 최적화를 통해 더 나은 일반화와 적응성 촉진
비용 및 자원	낮음	인간 피드백 수집과 반복 학습으로 비용 증가
이상적 활용 사례	명확한 정답이 있는 작업 (예: 번역, 분류)	인간 가치, 대화, 콘텐츠 모더레이션 정렬이 필요한 작업
학습 속도	빠름	반복적 피드백 루프로 인해 느림
바람직하지 않은 행동 위험	낮음, 그러나 편향을 암기할 수 있음	보상 모델이 불완전할 경우 보상 해킹 위험 존재

최종 권고 사항 

SFT를 선택해야 할 때:

• 대규모, 고품질 라벨링 데이터셋에 접근할 수 있을 때
• 작업이 객관적이고 명확히 정의된 정답을 가질 때
• 더 빠르고 비용 효율적인 학습이 필요할 때

RLHF를 선택해야 할 때:

• 작업이 주관적 판단, 윤리, 또는 스타일을 포함할 때
• 모델을 복잡한 인간 선호와 정렬시키고자 할 때
• 인간 피드백을 수집하고 더 긴 학습 사이클을 지원할 자원이 있을 때

하이브리드 접근법 고려:

• 먼저 SFT를 통해 강력한 기반 모델을 구축한 후, RLHF를 적용하여 정렬성과 안전성을 정제함으로써 두 방법의 장점을 모두 활용합니다.

SFT과  RLHF FAQ 자주 묻는 질문

1. 지도 학습 기반 파인튜닝(SFT)과 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)의 차이는 무엇습니까?

SFT는 라벨링된 입력-출력 쌍을 기반으로 모델을 학습시켜 명확한 정답이 있는 특정 작업을 수행합니다. 반면 RLHF는 인간 피드백을 활용해 강화 학습을 통해 모델을 유도하여 더 복잡한 인간 선호와 윤리적 고려사항에 정렬되도록 합니다.

2. 언제 RLHF 대신 SFT를 선택해야 합니까?

고품질 라벨링 데이터셋을 보유하고 작업이 객관적이고 명확히 정의된 정답을 가질 때 SFT를 선택하는 것이 좋습니다. SFT는 일반적으로 더 빠르고 자원 소모가 적습니다.

3. RLHF가 더 적합한 경우는 언제인가요?

RLHF는 주관적 판단, 스타일, 윤리적 정렬이 필요한 작업(예: 대화형 AI, 콘텐츠 모더레이션)에 더 적합합니다. 이러한 경우 인간 선호가 복잡하고 미묘하기 때문입니다.

4. SFT와 RLHF를 결합할 수 있습니까?

네, 많은 AI 시스템은 하이브리드 접근법을 사용합니다. 먼저 SFT를 적용해 모델에 기본 기술을 학습시키고, 이후 RLHF를 통해 출력을 인간 가치와 더 잘 정렬시키며 안전성을 개선합니다.

5. SFT와 RLHF를 통합하는 새로운 혁신에는 무엇이 있습니까?

Direct Preference Optimization(DPO)와 Intuitive Fine-Tuning(IFT) 같은 혁신적 기법은 SFT의 효율성과 RLHF의 정렬 강점을 결합하여 통합된 학습 과정을 제공합니다. 이러한 접근법은 비용을 줄이고 모델 성능을 향상시킵니다.

6. RLHF 사용 시 주요 과제는 무엇습니까?

RLHF는 광범위한 인간 피드백을 필요로 하며, 이는 비용이 많이 들고 시간이 소요됩니다. 또한 복잡한 학습 인프라와 편향 및 보상 모델 불일치를 방지하기 위한 세심한 관리가 필요합니다.

7. SFT와 RLHF에서 데이터 품질은 얼마나 중요합니까?

데이터 품질은 두 방법 모두에서 매우 중요합니다. SFT는 정확히 라벨링된 입력-출력 쌍에 의존하며, RLHF는 일관되고 편향 없는 인간 피드백을 통해 효과적인 보상 모델을 학습합니다.

8. SFT 또는 RLHF를 사용하면 어떤 비즈니스 이점을 기대할 수 있습니까?

SFT는 명확히 정의된 작업에서 빠르고 신뢰할 수 있는 개선을 제공하여 수작업과 오류를 줄입니다. RLHF는 모델이 인간 가치를 더 잘 이해하고 정렬되도록 하여 복잡한 응용 분야에서 사용자 만족도와 안전성을 향상시킵니다.

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