📰 CriticGPT: 코드 리뷰 대신 해드립니다

ChatGPT의 근간이 된 모델은 바로 InsturctGPT입니다. 이 모델은 LLM이 인간의 지시 사항(Instruction)을 이해하도록 학습시키는 방법으로, LLM이 가진 지식을 기반으로 인간처럼 ‘대화’할 수 있게 개발됐습니다. 이때 사용된 학습 방법이 바로 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)입니다. 인간의 피드백에 따라 더 높은 선호도를 보이는 답변을 생성하도록 학습시켰죠.

하지만 이 방식은 내용상의 오류를 쉽게 발견하기 어렵다는 단점이 있습니다. 인간은 정확도보다 형식에 초점을 맞추는 경우가 많습니다. 더 길고 자세한 것처럼 보이는 글이 인간의 더 높은 선호도를 받을 위험이 있죠. 그 과정에서 세세한 오류들을 놓치기 쉽다보니 RLHF 방식이 환각 현상의 원인으로 지목되기도 합니다.

OpenAI는 <LLM Critics Help Catch LLM Bugs> 논문에서 해당 문제를 지적하며 CriticGPT를 발표했습니다. 연구진은 LLM이 생성한 코드 상의 작은 오류들을 발견하고 그 이유에 대해 답할 수 있는 모델을 개발하고자 했습니다.

LLM 비평가(Critics)는 InstructGPT와 유사한 AutoRegressive 구조지만, 질문과 답변 쌍을 입력받아 자연어 ‘비평’을 작성합니다. 이때 출력하는 비평의 구조는 답변에서 인용한 부분에 주석을 다는 형태로, 어느 부분이 어떻게 틀렸는지 정확하게 지적합니다.

LLM 비평가 CriticGPT가 인용구를 작성한 예시 출처: <LLM Critics Help Catch LLM Bugs> (McAleese et al., 2024)

어떤 비판은 잘못된 내용에 대해서 상세하게 이유를 설명하지만, 작은 오류가 있을 수 있습니다. 반면, 제대로 설명하진 않지만 정확하게 틀린 부분을 지적’만’ 할 수도 있지요. 좋은 비판은 이 둘을 모두 포함할 텐데요. 더 좋은 비판을 만들기 위해서는 우선 비판에 대한 적절한 평가 기준이 설정되어야 합니다. 연구진이 제시한 네 가지 평가 기준은 다음과 같습니다.

오류와 관련된 질의는 크게 두 가지 종류로 볼 수 있습니다.

1. 무엇이 오류인지 모른 채 코드만 보고 오류를 발견하는 경우입니다. “이런 코드를 작성했는데 오류가 있는지 알려줘”와 같은 질문 형식이 되겠죠. 이는 우리가 기본적으로 코드를 전부 작성했다는 전제가 필요합니다.

2. 어떤 코드를 실행하고 보니 오류가 발생했습니다. “이 코드를 실행했더니 어떠한 오류가 발생했어. 어떻게 고쳐야 하는지 알려줘”와 같이 질문할 수 있겠죠. 이때 언어 모델은 적어도 어떤 문제 때문에 오류가 발생했는지 파악할 수 있습니다.

언어 모델이 더욱 자연스럽게 접할 수 있는 질문은 2번입니다. 하지만 CriticGPT의 목표는 더 많은 오류를 잘 발견하고 평가하는 데 있습니다. 결국 어떤 데이터를 학습시켜야 이를 잘 달성할 수 있는지 파악해야 하는데요. 이를 위해서는 1번과 같은 요소를 활용하는 게 더 도움이 될 수 있습니다.

연구진은 사람들에게 ChatGPT가 생성한 답변에 일부러 작은 버그들을 심고, 그 버그에 대해서 설명하도록 했습니다. 이로써 고품질의 평가 데이터를 얻을 수 있었습니다.

CriticGPT를 학습시키기 위한 데이터 생성 과정 출처: <LLM Critics Help Catch LLM Bugs> (McAleese et al., 2024)

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2023년대 소비자 80%, AI 활용해 중요한 결정을 내린다

: 에릭슨 컨슈머랩은 2030년대에 소비자 80%가 인공지능(AI)을 사용해 중요한 결정을 내릴 것이라고 전망했습니다. 이 조사는 전 세계 13개 도시의 6500여 명의 얼리어답터를 대상으로 진행되었는데요. 응답자 중 51%는 AI에 대해 희망적인 반응을 보였으며, 34%는 두려움을 느꼈다고 답했습니다.