인공 지능 (AI) 모델을 훈련할 때는 주로 지도 학습이라는 기법을 사용합니다.여기에는 AI 시스템에 대량의 레이블이 지정된 데이터를 공급하여 패턴을 학습하고 예측할 수 있게 하는 작업이 포함됩니다.라벨의 품질과 정확도가 높을수록 모델이 더 잘 학습할 수 있습니다.그러나 데이터 레이블링은 비용과 시간이 많이 소요될 수 있으며 상당한 인적 전문 지식이 필요할 수 있습니다.Sapien과 같은 확장 가능한 데이터 레이블링 서비스의 도메인 전문가로부터 사람의 피드백을 통한 강화 학습이 필요한 이유가 바로 여기에 있습니다.

강화 학습이란 무엇이며 인간의 피드백이 중요한 이유는 무엇입니까?

강화 학습은 시스템이 환경과 동적으로 상호 작용하여 목표를 달성하는 일종의 기계 학습입니다.시스템에는 원하는 행동을 강화하는 데 도움이 되는 보상 및 처벌의 형태로 피드백과 지침이 제공됩니다.시간이 흐르면서 이 피드백 루프를 통해 모델은 최적의 수행 방법을 학습합니다.휴먼 피드백은 강화 학습 알고리즘이 빠르고 정확하게 학습할 수 있도록 관련 보상과 수정 사항을 제공하는 매우 중요한 메커니즘으로 작용합니다.

방대한 양의 레이블이 지정된 데이터에만 의존하는 다른 기술과는 달리, RLHF 더 나은 고급 결과를 얻기 위해 더 적은 데이터를 필요로 합니다.사람이 고품질 신호를 제공하여 학습을 안내할 수 있으므로 대규모 데이터세트에 레이블을 지정하는 데 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.복잡하고 미묘하며 주관적인 실제 작업을 능숙하게 수행할 수 있도록 AI 시스템을 효율적으로 훈련하는 데 있어 사용자 피드백의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

AI 교육에서 데이터 라벨링의 중요한 역할

머신러닝 모델이 제대로 작동하려면 메타데이터로 적절하게 레이블링된 고품질 교육 데이터가 많이 필요합니다.이러한 종류의 구조화되고 주석이 달린 데이터는 모델이 패턴, 분류, 예측 등을 학습할 수 있도록 하는 기초 정보를 제공합니다.

지도 학습은 레이블이 지정된 데이터에 크게 의존합니다.

가장 일반적인 형태의 머신 러닝 이를 지도 학습이라고 합니다.이름에서 알 수 있듯이 교육 과정에는 감독 요소가 있습니다.모델에는 입력과 예상 출력 간의 연관성을 명확하게 보여주는 레이블이 붙은 예제가 제공됩니다.이 레이블은 모델이 관계를 추론하고 이전에 볼 수 없었던 데이터를 기반으로 예측을 시작하도록 가르치는 해답을 제공합니다.적절하게 주석이 달린 훈련 데이터 세트가 없다면 지도 학습은 불가능했을 것입니다.

모델이 예제를 통해 학습할 수 있는 데이터 레이블

의료 이미지에서 질병을 식별하기 위해 개발 중인 AI 시스템을 생각해 보십시오.방사선 전문의는 촬영한 신체 부위, 현재 나타나는 특정 질병의 마커와 특징, 질병 상태의 중증도, 그에 수반되는 환자 데이터 등의 상세 정보를 담은 수백 또는 수천 개의 스캔 이미지에 라벨을 부착해야 합니다.모델은 라벨이 붙은 이러한 상세한 예제를 통해 학습함으로써 임상 실습에서 발생할 질병을 감지하고 진단하는 방법을 학습할 수 있습니다.이러한 데이터 레이블의 품질과 정확성은 AI가 작업을 얼마나 잘 수행할 수 있는지에 직접적인 영향을 미칩니다.

소스 교육 데이터 또는 레이블에 불일치, 오류 또는 주석의 편향과 같은 문제가 있는 경우 모델이 제대로 학습하지 못하고 성능이 저하됩니다.실제 사용 사례에는 미묘한 입력이 포함된 복잡한 주관적 작업이 포함되는 경우가 많습니다.이를 위해서는 가능한 최고 품질의 모델 성능을 달성하기 위해 깔끔하고 정확하며 편향되지 않은 데이터 레이블링이 필요합니다.AI 솔루션에 의존하는 회사는 가능한 최고의 데이터를 기반으로 모델을 학습시키는 데 관심을 갖고 있습니다.

RLHF 및 데이터 라벨링의 문제점

머신 러닝 모델을 학습하려면 품질이 레이블링된 데이터가 필요하지만 이러한 데이터 세트를 생성하면 상당한 어려움이 따릅니다.높은 비용, 레이블 지정 오류, 복잡한 영역에 대한 전문 지식 부족 등 많은 문제가 데이터 레이블링 프로세스를 방해합니다.

데이터 라벨링은 비용과 시간이 많이 소요됩니다.

수동으로 데이터에 레이블을 지정하려면 많은 인력과 노력, 리소스가 필요합니다.대규모 고품질 교육 데이터 세트의 경우 특히 이미지, 비디오, 오디오 또는 센서 기반 데이터 레이블링의 경우 비용이 빠르게 증가합니다.자연어 처리 (NLP) 또는 콘텐츠 조정 데이터 세트 역시 인간의 이해와 주관적 영역이 필요하다는 점을 고려할 때 적절하게 레이블을 지정하는 데 상당한 시간이 걸립니다.산업 전반에서 기업은 전문적으로 주석이 달린 데이터에 수백만 달러를 지불합니다.

복잡한 주제에는 전문 지식이 필요합니다

의료, 기계 시스템 또는 잘 알려지지 않은 콘텐츠 주제와 같은 특정 전문 분야에서는 데이터에 레이블을 정확하게 지정하기 위해 관련 분야 전문 지식이 필요합니다.의료 진단, 장비 소리의 이상 또는 정책에 민감한 콘텐츠에는 자격을 갖춘 라벨러가 필요합니다.전문 지식이 부족하면 복잡한 컨텍스트를 충분히 이해하지 못할 경우 교육 데이터 주석이 잘못되거나 일관성이 없거나 품질이 떨어질 수 있습니다.

부정확하거나 모호하거나 편향된 레이블이 소스 교육 데이터에 포함되면 기계 학습 모델은 데이터의 관계를 제대로 해석하고 학습하지 못합니다.이러한 모델을 실제로 배포하면 예측할 수 없거나 단순히 잘못된 결과가 나올 수 있습니다.경우에 따라 이는 의료, 운송, 인프라 모니터링 등과 같은 애플리케이션 영역에서 위험한 결과를 초래할 수 있습니다.

인간 피드백을 통한 강화 학습

이러한 문제를 감안할 때 보다 효과적인 데이터 주석 접근 방식이 필요합니다.인간의 피드백에 기반한 강화 학습은 우수한 데이터 레이블링을 통해 모델 학습 방식을 개선할 수 있는 엄청난 가능성을 보여줍니다.또한 다음과 같은 시스템 부드러운 올름 (감독형 미세 조정 대형 언어 모델) 은 인간의 전문성과 강화 학습 시스템의 효율성 간의 격차를 해소하여 정확도를 높이기 위해 모델을 미세 조정하는 데 중요한 역할을 합니다.

강화 학습의 작동 원리

강화 학습은 환경과 동적으로 상호 작용하여 정의된 목표를 달성하기 위한 이상적인 행동을 결정하는 데 의존합니다.시스템은 행동을 시도하고 보상을 받거나 시정합니다.시간이 지남에 따라 어떤 행동이 보상을 가져오는지 학습함으로써 시스템은 지속적으로 최적의 행동을 보이도록 발전합니다.

인간의 의미 있는 피드백, 안내 및 수정 신호를 통합하면 강화 학습 프로세스가 크게 가속화됩니다.이 모델은 방대한 데이터 세트에 대해 명시적으로 학습할 필요 없이 지속적인 평가를 제공하는 인간 전문가로부터 대화형 방식으로 학습할 수 있습니다.이렇게 하면 필요한 데이터 양이 크게 줄어듭니다.

단순한 수동 레이블링과는 달리, 강화 학습과 사용자 입력의 조합은 전문성과 미묘한 차이로 주관성을 다룬다.콘텐츠 조정과 같은 복잡한 상황별 상호 작용은 단순한 이진 레이블 대신 명확화를 통해 모델 학습을 유도할 수 있습니다.이를 통해 정교한 정책 또는 가치 기반 학습이 가능합니다.

관련성이 높은 고품질 인간 피드백 메커니즘을 중심으로 한 강화 학습은 AI 교육을 위한 데이터 라벨링과 관련된 많은 근본적인 문제를 해결합니다.표적 모델 지침은 정밀도, 정확성 및 성능 목표를 위한 교육을 형성합니다.인간의 피드백을 이용한 강화 학습을 위한 이 기법이 발전함에 따라 전문적이고 주관적인 문제 영역 전반에서 AI가 편재될 가능성이 열리게 될 것입니다.

데이터 라벨링을 위한 RLHF의 이점

고품질 사용자 피드백을 중심으로 한 강화 학습은 기존의 수동 레이블링 접근 방식에 비해 AI 시스템을 훈련하기 위한 데이터 레이블링에 엄청난 이점을 제공합니다.

대규모 데이터 세트의 보다 효율적인 레이블 지정

RLHF는 복잡성에 따라 라벨링 작업을 동적으로 세분화하여 많은 전문가가 동시에 병렬 라벨링을 수행할 수 있도록 합니다.이를 통해 다른 제품보다 비용을 60% 이상 절감하는 동시에 라벨러에게 더 많은 보상을 제공할 수 있습니다.통합 품질 보증은 일관성도 보장합니다.

실시간 휴먼 가이드는 정밀도를 가능하게 합니다

정적 데이터 세트와 달리 인간 전문가는 실시간 피드백을 제공하여 라벨링 프로세스를 안내하고 수정합니다.이를 통해 내재된 오류를 방지하고 주관성을 보다 정밀하게 처리하여 복잡한 정책 및 가치 기반 학습을 지원합니다.

모델 학습을 위한 데이터 요구 사항 감소

인간의 입력을 동적으로 통합하는 강화 학습을 통해 모델은 더 적은 교육 데이터로 고급 개념을 학습하고 미묘한 결정을 내릴 수 있습니다.대규모 정적 데이터 세트에 대한 의존도를 줄이면 고성능 모델 개발에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

Sapien의 데이터 라벨링을 지원하는 RLHF 솔루션

Sapien은 컴퓨터 비전에서 대규모 언어 모델에 이르기까지 모든 형태의 AI 모델 학습을 위한 데이터 라벨링을 지원하는 최첨단 RLHF 플랫폼을 제공합니다.

안전하고 확장 가능한 엔터프라이즈급 플랫폼

전송 중인 데이터와 저장된 데이터를 모두 256비트 AES 암호화하여 데이터 보안이 가장 중요합니다.역할 기반 액세스 제어, 침투 테스트 및 감사를 통해 보안이 보장됩니다.플랫폼은 지리적 지역 전반의 모든 라벨링 볼륨에 맞게 쉽게 확장됩니다.

라벨러로서의 도메인 전문가로 구성된 글로벌 네트워크

의료 진단, 기계적 이상, 법적 분석 등과 같은 복잡한 라벨링 작업을 처리하기 위해 거의 모든 분야의 전문 지식을 갖춘 심사를 거친 그룹에 액세스하십시오.통합 검사를 통해 품질이 보장됩니다.

맞춤형 AI 모델을 위한 미세 조정 기능

이 플랫폼을 사용하면 LLM과 같은 학습된 모델을 특수 컨텍스트에 맞게 조정된 추가 레이블 데이터로 미세 조정할 수 있습니다.이를 통해 계약 분석부터 임상 보고서에 이르기까지 모든 사용 사례에 맞게 맞춤화된 우수한 성능의 AI 솔루션을 만들 수 있습니다.

기업과 연구원은 Sapien의 엔터프라이즈급 RLHF 라벨링 솔루션을 활용하여 글로벌 전문가 네트워크를 활용하여 고품질 AI를 효율적으로 교육하여 복잡한 실제 문제를 해결할 수 있습니다.

RLHF 데이터 라벨링의 결과 및 영향

산업 전반의 조직은 교육 데이터 레이블링 및 모델 개발 요구 사항에 RLHF를 적용하여 엄청난 성과를 거두고 있습니다.그 결과 효율성, 품질 및 성능이 향상되었습니다.

더 빠른 고품질 라벨링

Sapien과 같은 플랫폼은 95% 이상의 정확도를 유지하면서 다른 제품에 비해 60% 이상 비용을 절감하면서 라벨링을 가능하게 합니다.글로벌 도메인 전문가 네트워크를 활용하면 주관적이고 복잡한 작업을 정밀도 저하 없이 더 빠르게 완료할 수 있습니다.

고급 AI 기능 잠금 해제

RLHF는 데이터 병목 현상을 완화하고 대규모 언어 모델과 같은 AI 모델이 보다 발전된 실제 애플리케이션을 수행할 수 있도록 지원합니다.콘텐츠 조정 및 맞춤형 추천과 같이 주관성이 높은 영역에서도 이제 역동적인 인적 지침의 혜택을 누릴 수 있습니다.

맞춤형 테일러링으로 경쟁 우위 확보

RLHF의 미세 조정 가능성은 특정 사용 사례에 맞게 특수 제작된 AI 시스템을 생성합니다.기업은 틈새 시장에 최적화된 컴퓨터 비전 및 자연어 모델을 교육하여 경쟁력을 확보합니다.전문가의 안내는 고객 중심의 성과로 이어집니다.

RLHF 및 데이터 레이블링의 미래 전망

연구 및 채택이 계속 발전함에 따라 RLHF는 도메인 전반의 데이터 중심 AI의 필수 요소가 되어 고급 애플리케이션을 가능하게 할 것입니다.

더 많은 기업이 RLHF 데이터 라벨링을 모델 교육 제품에 통합하여 비용과 일정을 줄일 것입니다.정교한 피드백 메커니즘과 품질 보증은 역량을 발전시킬 것입니다.전체 MLOps 파이프라인에 통합하면 라이프사이클 관리가 간소화됩니다.

정밀 의학, 자율 운송, 인프라 모니터링 및 기타 중요 영역에서도 AI 편재성을 가로막는 데이터 병목 현상을 극복하는 RLHF의 이점을 누릴 수 있습니다.전문화되고 신뢰할 수 있는 모델 개발이 가속화될 것입니다.

사용자 피드백을 통한 확장 가능한 데이터 레이블링 및 강화 학습에 대해 Sapien에 문의하기

강화 학습과 인간 지침을 활용하는 최첨단 데이터 레이블링에 대해 자세히 알아보려면 Sapien의 전문가에게 문의하세요.

글로벌 도메인 전문가 네트워크

500,000명 이상의 우수한 기여자로 구성된 Sapien의 글로벌 커뮤니티에 참여하여 복잡한 이미지, 텍스트, 오디오 및 비디오 데이터 세트에 대한 고품질 라벨을 확보하세요.전문 지식은 모든 산업과 주제에 걸쳐 있습니다.

통합된 품질 보증

Sapien의 Human-in-the-Loop 품질 보증은 알고리즘 검사와 수동 검토를 결합하여 95% 이상의 정확도를 제공합니다.이를 통해 라벨 정밀도가 보장되어 신뢰할 수 있는 모델 개발이 가능합니다.

모든 데이터 유형에 최적화

텍스트, 이미지, 센서 스트림, 비디오 영상, 전자 의료 기록, 기계 장비 사운드, 법적 계약 등 모든 데이터 세트에 속도, 규모, 보안 및 정밀도로 주석을 추가할 수 있습니다.

대규모 언어 모델 미세 조정

Sapien의 레이블이 지정된 데이터를 활용하여 일반 LLM을 뛰어넘어 특정 사용 사례, 콘텐츠 스타일 및 목표에 맞게 GPT-3 같은 모델을 전문화하세요.맞춤형 AI로 경쟁 우위를 확보하세요.

Sapien이 확장 가능한 강화 학습과 사용자 피드백을 통해 미션 크리티컬 비즈니스 애플리케이션을 지원하는 대규모 언어 모델과 같은 차세대 AI를 교육 및 배포할 수 있도록 데이터 연료를 제공하겠습니다.

당사에 문의하여 데모를 예약하고 Sapien 플랫폼을 경험해 보십시오.