🧠 강화학습(Reinforcement Learning, RL)과 RLHF 쉽게 이해하기

1. 강화학습이란?

강화학습(RL)은 환경(Environment) 속에서 **에이전트(Agent)**가
행동(Action)을 수행하면서 보상(Reward)을 얻고, 장기적으로 누적 보상을
극대화하는 방식으로 학습하는 머신러닝 기법입니다.

  • 핵심 개념
    • Agent: 학습자 또는 의사결정자 (예: 로봇)
    • Environment: 에이전트가 상호작용하는 외부 시스템 (예: 미로)
    • Action: 에이전트가 선택할 수 있는 행동 (예: 위, 아래, 왼쪽,오른쪽 이동)
    • Reward: 행동의 결과에 따른 피드백 (예: +100 점 = 성공, -10점 = 벽 충돌)
    • State: 환경의 현재 상태 (예: 로봇의 위치)\
    • Policy: 상태에 따라 어떤 행동을 할지 정하는 전략

👉 시험 포인트: RL은 보상(Reward) 기반 학습이라는 점이 중요합니다.

2. 강화학습 동작 방식

  1. 에이전트가 환경의 현재 State를 관찰
  2. Policy에 따라 Action 선택
  3. 환경이 새로운 State로 전환되고 Reward 제공
  4. 에이전트는 보상 피드백을 반영하여 Policy를 업데이트
  5. 반복을 통해 최적의 전략 학습 → 누적 보상 최대화

3. 예시 – 로봇 미로 탐색

  • 시나리오: 로봇이 미로를 탈출하도록 학습
  • 보상 설계:
    • 한 걸음 이동: -1
    • 벽 충돌: -10
    • 출구 도착: +100

📌 결과: 처음에는 랜덤하게 움직이지만, 수많은 시뮬레이션을 반복하면서 짧고 효율적인 경로를 스스로 학습하게 됩니다.

Here’s a great visual demonstration of Reinforcement Learning in action:

👉 Click the image or link to watch the video: AI Learns to Escape

4. RL 활용 사례

  • 게임: 체스, 바둑 같은 복잡한 게임 학습
  • 로보틱스: 물체 조작, 경로 탐색
  • 금융: 포트폴리오 최적화, 자동 매매 전략
  • 헬스케어: 치료 계획 최적화
  • 자율주행차: 경로 계획 및 실시간 의사결정

👉 시험 대비: RL은 시뮬레이션 환경에서 많이 활용된다는 점을
기억하세요.

5. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

RLHF는 강화학습에 인간의 피드백을 보상 함수에 통합하여 모델을 사람이
원하는 방향으로 학습시키는 방법입니다.

  • 과정
    1. 데이터 수집: 사람이 만든 질문 & 답변 세트 준비
    2. Supervised Fine-Tuning: 기존 언어모델을 내부 지식에 맞게 미세조정
    3. Reward Model 구축: 같은 질문에 대해 여러 답변을 제시 → 사람이 더 선호하는 답변을 선택
    4. 최적화: Reward Model을 RL 보상 함수로 활용하여 모델 개선
  • 예시
    • 기계 번역 모델이 “기술적으로 맞는 번역”을 하더라도 사람이 읽기에 어색하다면 낮은 점수를 주고, 자연스러운 번역에는 높은 점수를 줌
    • 이런 피드백을 통해 모델은 더 인간적인 답변을 학습

📌 시험 포인트: RLHF는 ChatGPT, Bard, Claude 같은 최신 LLM에 반드시 등장하는 개념이므로, 데이터 수집 → 파인튜닝 → 보상모델 → 최적화 단계를 기억하세요.

6. Key Takeaways

  • Reinforcement Learning (RL): 보상 기반 학습, 시뮬레이션 환경에서 최적의 정책을 학습
  • 활용 분야: 게임, 로보틱스, 금융, 헬스케어, 자율주행
  • RLHF: 인간의 피드백을 보상 함수에 통합하여 사람 친화적 모델을 학습
  • 시험 대비 핵심:
    • RL은 보상 최대화 학습
    • RLHF는 Human-in-the-loop 방식
    • RLHF = LLM 성능 향상의 핵심 기법

✍️ 참고: 실제 시험에서는 RL 자체의 수학적 세부사항보다는, 개념과 활용사례, RLHF의 단계를 묻는 경우가 많습니다.