지식은 넘치지만 지혜는 부족한 인공지능

인공지능이 세상에 나와 있는 여러 정보를 익혀서 지식은 넘쳐나고 있습니다. 하지만 지혜는 부족하지요. 예를 들어 우리가 고민을 논의할 때 기존 정보를 익혀서 설명은 하지만 이를 어떻게 하면 잘 설명할지는 잘 모릅니다. 이를 위한 경험적 노하우가 필요한 것이지요. 마치 교과서를 익힌 엔지니어가 실제 산업 현장에서 경험을 통하여 지식을 익힐 때까지 본인의 역할을 100% 못하는 것과 마찬가지라고 할 수 있습니다.

최근 인공지능 분야에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하고, 실제 의사결정 능력을 향상시키기 위한 다양한 연구와 시도가 이루어지고 있습니다. 특히, 구글 딥마인드의 논문 “LLMs are Greedy Agents”는 LLM이 실제 상황에서 최적의 결정을 내리지 못하는 세 가지 주요 원인을 지적하며, 이를 개선하기 위한 방안으로 강화학습 기반의 미세조정(RL Fine-tuning)을 제안하고 있습니다.

LLM의 의사결정 한계: 탐욕성, 빈도 편향, 앎-행함의 격차

딥마인드의 연구에 따르면, LLM은 다음과 같은 세 가지 문제로 인해 의사결정에서 한계를 보입니다:
1. 탐욕성(Greediness): 즉각적인 보상에만 집중하여 장기적인 이익을 고려하지 못하는 경향이 있습니다.
2. 빈도 편향(Frequency Bias): 과거에 자주 접한 선택지를 무비판적으로 따르며, 새로운 상황에 대한 적응력이 부족합니다.
3. 앎-행함의 격차(Knowing-Doing Gap): 지식은 충분하지만, 실제 행동으로 옮기는 데 어려움을 겪습니다.

이러한 문제는 LLM이 단순한 정보 제공을 넘어, 실제 상황에서 유연하고 효과적인 결정을 내리는 데 장애물이 됩니다.

강화학습 기반 미세조정(RL Fine-tuning)의 효과

이러한 한계를 극복하기 위해, 연구자들은 강화학습을 활용한 미세조정 방법을 제안합니다. 특히, LLM이 스스로 생성한 Chain-of-Thought(CoT) 추론 과정을 기반으로 강화학습을 수행함으로써, 다음과 같은 개선을 이끌어낼 수 있습니다:
• 탐험성 향상: 다양한 선택지를 시도하며, 최적의 결정을 찾는 능력이 향상됩니다.
• 앎-행함의 격차 해소: 지식을 실제 행동으로 연결하는 능력이 강화됩니다.

실험 결과, 다중 슬롯 머신(Multi-Armed Bandits), 컨텍스트 슬롯 머신(Contextual Bandits), 틱택토(Tic-Tac-Toe) 등의 환경에서 RL 미세조정을 거친 LLM은 기존 모델보다 향상된 의사결정 능력을 보였습니다 . 

최신 사례: NVIDIA의 Llama Nemotron

NVIDIA는 메타의 Llama 모델을 기반으로, Llama Nemotron이라는 고성능 모델을 개발하였습니다. 이 모델은 수학, 코딩, 추론, 대화, 도구 호출 등의 분야에서 감독 학습(Supervised Fine-Tuning)과 강화학습을 결합하여 성능을 극대화하였습니다 . 

특히, Llama Nemotron Ultra 모델은 고급 추론 기능을 갖춘 엔터프라이즈 AI 에이전트 구축에 적합하며, 다양한 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다 . 

실용적인 접근: Hugging Face의 RLHF 구현

Hugging Face는 24GB 소비자용 GPU에서도 20B 규모의 LLM을 강화학습 기반으로 미세조정할 수 있는 방법을 소개하였습니다. 이 방법은 TRL(Transformers Reinforcement Learning)과 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)를 활용하여, 대규모 모델의 미세조정을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 합니다 . 

결론: 지능의 정제와 방향성의 중요성

이러한 흐름을 통해 알 수 있듯이, 대규모 언어 모델의 성능을 단순히 크기나 학습 데이터의 양으로만 판단할 수는 없습니다. 진정한 지능은 학습된 지식을 실제 상황에 적용하고, 유연하게 대응할 수 있는 능력에서 비롯됩니다. 이를 위해서는 강화학습 기반의 미세조정과 같은 방법을 통해 모델의 행동을 정제하고, 원하는 방향으로 유도하는 것이 중요합니다.

바이오 분야와 같이 전문성이 요구되는 영역에서는, 해당 분야의 데이터를 활용한 미세조정과 강화학습을 통해 특화된 모델을 개발하는 것이 효과적입니다. 이를 통해, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축할 수 있을 것입니다.

함께 읽어볼 만한 논문 및 자료

• “LLMs are Greedy Agents: Effects of RL Fine-tuning on Decision-Making Abilities”
딥마인드의 연구로, LLM의 의사결정 한계를 분석하고 강화학습을 통한 개선 방안을 제시합니다. 
• “ReFT: Reasoning with Reinforced Fine-Tuning”
수학 문제 해결을 예시로, LLM의 추론 능력을 강화학습으로 향상시키는 방법을 소개합니다 . 
• Hugging Face의 RLHF 구현 가이드
소비자용 GPU를 활용하여 대규모 LLM을 강화학습 기반으로 미세조정하는 방법을 설명합니다 . 
• NVIDIA의 Llama Nemotron 모델
고급 추론 기능을 갖춘 엔터프라이즈 AI 에이전트 구축에 적합한 모델을 소개합니다 . 

이러한 자료들을 참고하여, 바이오 분야에 특화된 고성능 모델을 개발하는 데 도움이 되시길 바랍니다.