생성형 인공지능(Generative AI)은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 콘텐츠를 자동으로 생성하는 기술로, 최근에는 챗봇, 콘텐츠 자동 생성, 코드 작성 등 여러 분야에서 활발히 활용되고 있습니다. 이 AI가 사람처럼 자연스럽고 정확하게 콘텐츠를 생성하기 위해서는 고도화된 훈련 기법이 필요합니다. 본 글에서는 생성 AI 훈련의 핵심인 ‘지도학습’, ‘RLHF(강화학습을 통한 피드백)’, 그리고 ‘사전학습’에 대해 단계별로 알아보고, 각 기법이 어떻게 연결되어 성능을 끌어올리는지 설명합니다.
지도학습: 데이터 기반 기초 학습
생성 AI 훈련의 출발점은 ‘지도학습(Supervised Learning)’입니다. 이는 AI가 정답이 명확한 데이터를 통해 학습하는 방식으로, 입력과 정답 쌍을 반복적으로 학습하여 패턴을 인식하게 만듭니다. 예를 들어, 입력이 “What is the capital of France?”이고 정답이 “Paris”인 문장을 수천만 개 이상 학습하면서, 모델은 문맥에 맞는 출력을 생성하는 법을 배웁니다. 지도학습은 텍스트 생성 모델, 번역 모델, 이미지 캡셔닝 모델 등 다양한 생성 AI에 폭넓게 적용됩니다. 특히 언어모델의 경우, 대규모 문서에서 문장의 다음 단어를 예측하는 과제로 바꾸어 지도학습 형식으로 훈련되곤 합니다. 이 과정에서 모델은 문법, 의미, 문맥 구조 등을 내부적으로 이해하게 됩니다. 또한 이 단계에서는 정확도 높은 데이터셋 확보가 매우 중요합니다. 데이터가 잘못되거나 편향되어 있다면, 이후 강화학습이나 파인튜닝에서도 그 영향을 그대로 받게 됩니다. 따라서 위키피디아, 뉴스 기사, 코드 저장소 등 공신력 있는 데이터로 구성된 고품질 코퍼스를 사용하는 것이 바람직합니다. 지도학습은 모델의 기초적인 언어 능력과 콘텐츠 구조 인식 능력을 형성하는 데 가장 핵심적인 훈련 방식입니다.
RLHF: 사용자 중심의 모델 향상
RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 최근 생성 AI 훈련에서 큰 주목을 받고 있는 기법으로, 인간의 피드백을 활용해 모델을 실제 사용자에게 더 유용하게 개선하는 방법입니다. 지도학습이 데이터 기반의 정적 학습이라면, RLHF는 동적 피드백 기반의 상호작용적 학습입니다. 훈련 흐름은 다음과 같습니다. 먼저 지도학습을 통해 기본 모델을 만들고, 그 모델이 생성한 여러 개의 응답에 대해 사람 평가자가 ‘더 적절한 응답’을 선택합니다. 이후 그 평가 데이터를 기반으로 보상 모델(Reward Model)을 만들고, 이 보상 신호를 사용해 정책 최적화 알고리즘(Proximal Policy Optimization 등)으로 모델을 미세조정합니다. 이러한 RLHF는 특히 AI 챗봇이나 콘텐츠 생성 모델에서 자연스러움, 친절함, 정확성을 높이는 데 효과적입니다. 예를 들어, 너무 공격적인 표현을 줄이거나, 질문에 대한 더 구체적인 답변을 유도할 수 있게 됩니다. OpenAI의 ChatGPT, Anthropic의 Claude 등도 모두 이 방식을 채택하고 있으며, 사용자 경험을 크게 개선하는 데 핵심 역할을 하고 있습니다. 단, RLHF는 많은 인간 피드백과 복잡한 학습 절차가 필요하므로 비용이 많이 들고 구현 난이도도 높습니다. 하지만 그만큼 사용자가 체감하는 품질 향상 효과는 크기 때문에, 고도화된 생성 AI에서는 사실상 필수적인 단계가 되고 있습니다.
사전학습: 거대한 지식의 기반
사전학습(Pretraining)은 생성 AI 훈련에서 가장 비용이 많이 들지만 핵심적인 과정입니다. 지도학습이 명시적 정답을 학습하고, RLHF가 인간 피드백을 기반으로 정제하는 단계라면, 사전학습은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 모델이 ‘세상의 지식’을 축적하는 과정이라 할 수 있습니다. 대표적인 사전학습 방식은 언어 모델링(Language Modeling)입니다. 예를 들어, “오늘은 날씨가 ___”라는 문장에 대해 다음에 올 단어를 예측하게 하는 것이 기본 구조입니다. 이를 위해 모델은 수십억 문장 이상의 텍스트 데이터를 분석하며, 단어 간 관계, 문법, 사실 정보까지 스스로 습득합니다. GPT 계열은 이런 ‘오토리그레시브 언어모델’ 방식을 사용하여 다음 토큰을 하나씩 예측하며 학습하고, BERT는 ‘마스킹(Masked Language Modeling)’을 통해 중간 단어를 예측하게 하는 구조로 사전학습을 수행합니다. 이러한 방식들은 각각의 목적에 따라 선택되며, 결과적으로 사전학습은 모델이 이후 튜닝 과정에서 빠르게 적응할 수 있는 ‘지식의 기반’을 제공합니다. 사전학습에는 GPU 수천 개를 사용하는 대규모 클러스터가 필요하며, 수주에서 수개월 이상이 소요되기도 합니다. 하지만 이 과정을 통해 생성 AI는 다양한 언어, 주제, 스타일에 대한 전반적인 이해를 갖추게 되고, 다양한 downstream task에 유연하게 활용될 수 있습니다. 사전학습은 모델의 근본적인 사고력, 지식량, 응답 다양성을 확보하는 데 결정적인 역할을 합니다.
생성 AI의 훈련은 단순한 코드 실행이 아니라, 지도학습을 통한 기초 능력 형성, RLHF를 통한 실사용 최적화, 사전학습을 통한 지식 기반 구축이라는 다단계 전략을 필요로 합니다. 각각의 훈련 기법이 긴밀히 연결되어야만 사람처럼 자연스럽고 유용한 생성 AI를 만들 수 있습니다. 본 가이드를 바탕으로, 생성 AI 개발에 있어 어떤 훈련법이 어떤 역할을 하는지 정확히 이해하고 실전에 적용해 보시기 바랍니다.