OpenAI, 복잡한 도메인을 위한 특화된 AI 모델을 구축하기 위해 Reinforcement Fine-Tuning 공개
- OpenAI는 새로운 훈련 방법인 강화 파인튜닝(RFT)을 도입했습니다.
- RFT는 기존의 감독 하 파인튜닝 접근 방식을 넘어, 복잡한 기술 작업을 최소한의 훈련 예제로 수행할 수 있는 특화된 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다.
- RFT는 문제를 제시하고, 모델이 해결책을 찾도록 한 후, 정답을 평가하여 성공적인 추론 패턴을 강화하고 잘못된 패턴을 약화시킵니다.
- 이 새로운 접근 방식은 법률, 금융, 공학, 보험 등 깊은 기술 지식이 필요한 분야에 특히 효과적입니다.
- OpenAI는 톰슨 로이터와 협력해 RFT를 법률 보조에 적용한 예를 강조했습니다.
- Berkeley Lab의 생물정보학자 Justin Ree는 희귀 유전 질환 연구에 RFT를 사용했으며, 이를 통해 표준 o1 모델보다 뛰어난 성능을 보였습니다.
- 초기 테스트 결과, RFT로 파인튜닝된 모델은 유전자 식별 정밀도가 최대 45%에 달하는 최고 성능을 보였습니다.
- OpenAI는 RFT 연구 프로그램에 참여할 조직을 모집 중이며, 이들은 공용 출시 전에 RFT API에 접근해 피드백을 제공할 수 있습니다.
- RFT는 2025년 초에 더 널리 제공될 예정입니다.
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