강화학습과 파인튜닝의 차이와 활용 - 인공지능 학습 기법 #1

오늘은 생성형 인공지능 기술의 핵심 학습 기법인 강화학습과 파인튜닝의 개념과 차이점에 대해 살펴보겠습니다. 인공지능의 성능과 밀접한 관계를 갖고 있는 학습방법이 중요하다는 것은 이미 이 분야에 관심 있는 사람들은 알고 계시겠지만, 정확하게 강 확 학습과 파인튜닝이 어떤 차이를 갖고 있는지 정리해 보겠습니다.

강화학습과 파인튜닝의 차이와 활용

 

 

강화학습과 파인튜닝의 차이와 활용

  강화학습

강화학습은 말 그대로 '강화'를 통해 '학습'하는 방법입니다. 쉽게 말해, 시행착오를 거치면서 점점 더 나은 결과를 얻어가는 과정이라고 할 수 있죠.

예를 들어볼까요? 여러분이 새로운 비디오 게임을 처음 시작했다고 생각해 보세요. 처음에는 어떤 버튼이 어떤 기능을 하는지, 어떤 전략이 효과적인지 잘 모르겠죠. 하지만 게임을 계속 하다 보면, 어떤 행동을 했을 때 점수가 올라가고, 어떤 행동을 했을 때 게임 오버가 되는지 알게 됩니다. 이렇게 반복적인 시도를 통해 점점 더 게임을 잘하게 되는 과정이 바로 강화학습의 원리와 비슷합니다.

 

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인공지능에서의 강화학습도 이와 유사합니다. 인공지능 에이전트는 주어진 환경에서 다양한 행동을 시도하고, 그 결과로 받는 보상을 통해 학습합니다. 높은 보상을 받는 행동은 더 자주 하게 되고, 낮은 보상을 받는 행동은 덜 하게 되죠. 이런 과정을 통해 인공지능은 주어진 문제를 해결하는 최적의 전략을 스스로 찾아갑니다.

강화학습의 가장 큰 장점은 바로 이 '자율성'입니다. 프로그래머가 모든 상황에 대한 대응을 일일이 코딩할 필요 없이, 인공지능이 스스로 경험을 쌓아가며 학습할 수 있죠. 이는 특히 복잡하고 예측 불가능한 환경에서 큰 힘을 발휘합니다.

 

 

  파인튜닝

파인튜닝은 강화학습과는 조금 다른 접근 방식을 취합니다. '파인(fine)'이라는 말에서 알 수 있듯이, 이는 '미세하고 정교한' 조정을 의미합니다. 파인튜닝은 이미 학습된 큰 모델을 가져와서, 특정 작업에 맞게 조금씩 수정하는 과정입니다. 마치 기성복을 사서 자신의 체형에 맞게 수선하는 것과 비슷하다고 할 수 있죠.

 

예를 들어, 수많은 텍스트 데이터로 학습된 거대한 언어 모델이 있다고 가정해 봅시다. 이 모델은 일반적인 언어 이해와 생성 능력은 뛰어나지만, 특정 분야(예: 의학)의 전문 용어나 표현에는 익숙하지 않을 수 있습니다. 이때 의학 관련 데이터로 추가 학습을 시키면, 의학 분야에 특화된 모델로 변신하게 되죠. 이것이 바로 파인튜닝입니다.

 

파인튜닝의 큰 장점은 시간과 자원을 절약할 수 있다는 점입니다. 처음부터 새로운 모델을 학습시키는 것보다, 이미 잘 학습된 모델을 조금만 수정하는 것이 훨씬 효율적이니까요.

 

  강화학습과 파인튜닝의 차이점

접근 방식부터 다릅니다. 강화학습은 환경과의 상호 작용을 반복하며 시행착오를 거쳐 최적의 행동 방식을 찾습니다. 반면 파인튜닝은 이미 풍부한 지식을 갖춘 모델을 조금씩 수정해 특정 분야나 과제에 특화되도록 만드는 방식입니다.

• 학습 구조: 강화학습은 보상을 중심으로 에이전트가 전략을 발전시키는 ‘시험과 개선’ 과정이 중요합니다. 파인튜닝은 방대한 사전 학습 데이터를 토대로 이미 만들어진 특징들을 재활용해, 적은 노력으로 높은 성능을 얻는 것을 목표로 합니다.
• 데이터 활용: 강화학습은 시뮬레이션이나 실제 환경에서 얻은 데이터를 단계적으로 쌓아가며 학습하지만, 파인튜닝은 대규모 사전 데이터로 이미 학습된 모델에 새로운 데이터만 조금 추가해 세밀하게 조정합니다.

이렇게 서로 다른 방식이지만, 현장에서는 오히려 두 기법을 섞어 쓰는 사례도 많습니다. 예를 들어, 사전 학습된 모델(이미 여러 정보를 학습한 상태)을 강화학습 과정에 투입하면 초기 학습을 단축하고 좋은 행동을 더 빨리 발견할 수 있습니다. 앞으로 점차 복잡해지는 환경에서도 두 기법의 장점을 결합한 방식이 활발히 연구될 것으로 보입니다.

 

  실생활 속 강화학습과 파인튜닝의 응용

강화학습의 대표적인 예로는 알파고를 들 수 있습니다. 알파고는 수많은 바둑 대국을 '경험'하며 스스로 전략을 학습했죠. 또한 스마트홈 시스템에서 에너지 사용을 최적화하는 데에도 강화학습이 사용됩니다. 시스템이 다양한 상황에서 에너지 사용량을 조절해 보며, 가장 효율적인 방법을 찾아가는 거죠.

 

파인튜닝의 경우, 최근 화제가 된 ChatGPT가 좋은 예입니다. ChatGPT는 거대한 언어 모델을 기반으로, 인간과의 대화에 특화되도록 파인튜닝된 모델입니다. 또한 의료 영상 분석 시스템에서도 파인튜닝이 활용됩니다. 일반적인 이미지 인식 모델을 의료 영상에 맞게 조정하여 특정 질병을 진단하는 데 사용하는 것이죠.

 

 

강화학습과 파인튜닝은 각자의 장단점을 가지고 있지만, 서로 배타적인 개념은 아닙니다. 오히려 이 두 기술은 함께 사용될 때 더 큰 시너지를 낼 수 있습니다.

예를 들어, 파인튜닝된 모델을 초기 상태로 사용하여 강화학습을 진행하면, 학습 속도와 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 강화학습으로 얻은 경험을 바탕으로 모델을 파인튜닝하는 방식으로, 더욱 정교한 인공지능 시스템을 만들 수 있죠.