OpenAI 강화학습 파인튜닝(RFT) 완벽 가이드: 정의, 적용 방법, 실제 예시 및 주의사항 총정리
1. 강화학습 파인튜닝(RFT)이란?
정의:
RFT란, 사용자가 직접 정한 피드백 신호(보상)를 이용해서 OpenAI의 대형 AI 모델을 특정 분야의 전문가처럼 성능이 높아지도록 추가 학습시키는 방법입니다.방식:
기존의 SFT(정답 예시로 학습)와 달리, RFT는 ‘정답’이 아니라 프로그래밍 가능한 채점기(Grader)가 답변의 수준을 점수로 매깁니다.
AI 모델은 점수가 높은 답변을 내도록 점점 조정되고, 낮은 답변은 덜 내놓게 됩니다.무엇을 할 때 쓰나요?
세련된 문체, 높은 안전성, 특정 분야의 정확성 등 복잡한 목표에 맞춰 AI 모델을 다듬고 싶을 때 사용합니다.
2. RFT 적용 기본 흐름
총 5단계로 진행합니다.
채점기(Grader) 구현:
모델 답변마다 숫자형 점수를 매기는 채점기를 만듭니다.데이터 업로드:
파인튜닝에 사용할 입출력 데이터를 준비해 업로드(일부는 검증 용도로 분리).파인튜닝 작업 시작:
OpenAI API 혹은 웹 대시보드에서 작업을 생성.모니터링 및 평가:
학습 중간중간 중간결과(체크포인트)를 살펴보고 문제가 있으면 데이터나 채점기를 수정.배포:
완성된 모델을 일반 API처럼 사용.
학습 과정:
한 질문에 대해 여러 답변샘플을 만들고, 각 답변을 채점하여 점수가 높은 쪽으로 모델을 조금씩 조정합니다.
3. RFT가 적합한 경우/아닌 경우
적합한 경우
답변이 명확(전문가들도 정답을 대체로 일치시킴)
API로 채점할 수 있음
성능 향상을 위한 점수의 변화폭이 있음(0 또는 1로 이미 고정이면 의미 없음)
현재 모델이 어느 정도는 해당 업무를 할 줄 암(완전 0% 성공률이면 적용 불가)
단순한 운에 의한 정답 추측이 어려운 문제
적합하지 않은 경우
답이 명확하지 않아 채점이나 평가가 어렵거나,
데이터/채점 기준이 부실하면 효과가 없음
4. 실제 RFT 예시 (보안 규정 질의 응답)
목표:
특정 회사의 보안 정책 문서를 근거로, 질문에 대해 아래 구조의 JSON 답변을 생성:compliant: "yes", "no", "needs review" 중 하나
explanation: 정책 근거가 담긴 짧은 설명
채점기 구현:
compliant 값이 기준 답과 같은지 스트링 체크
explanation은 별도의 AI 평가모델(gpt-4o 등)이 0~1 점수로 평가
두 점수를 절반씩 반영하여 최종 점수 계산
데이터 예시:
각 질문에 대해 메시지/기대 답변(compliant, explanation)을 JSONL로 저장
(훈련/테스트 셋 별도. 각각 수십~몇백개 예시면 충분)
5. 작업 생성 및 API 사용 요령
파일 업로드:
훈련/검증용 데이터를 OpenAI 플랫폼에 올림파인튜닝 작업 생성:
학습 데이터/검증 데이터 파일 ID 필요
채점기(Grader) 설정 필요
사용 모델(o4-mini 등) 및 JSON Output 스키마 명시 필요
hyperparameter(옵션) 조정 가능
학습 진행/모니터링:
진행상황은 대시보드 혹은 API에서 reward metric(보상 평균 등)으로 확인결과 모델 사용:
학습이 끝나면 모델 ID를 복사해서 Playground나 API로 바로 테스트 가능
6. 체크포인트/평가/검증
체크포인트:
학습 중 중간마다 모델이 저장됨.
가장 성적이 좋은 3개의 중간 모델도 사용 가능함.평가:
검증 세트에서 평균 reward가 높으면 성능이 좋다고 볼 수 있으나,
실제 데이터를 주고 직접 테스트 해보는 것이 중요
(점수만 높고 실제로는 "편법 답변"을 하는 경우도 있을 수 있음)
7. 추가 참고
훈련 지표:
train_reward_mean: 훈련 샘플에 대한 평균 보상(모델이 점점 더 좋은 답변을 하는지 확인)
valid_reward_mean: 검증 샘플에 대한 평균 보상(실제 성능평가)
reasoning tokens: 답변 생성시 모델이 사용한 토큰 수(모델이 점점 짧은 답변/긴 답변으로 바뀌는 경향 등 확인)
채점기 오류, 학습 에러:
JSON 형식이 맞지 않거나, 채점기 설정이 잘못된 경우 에러 발생(대시보드 및 API로 확인)
가격/과금:
실제로 파인튜닝이 진행되는 동안의 연산량, 토큰 수에 따라 과금됨.
요약
RFT는 사람이 원하는 기준에 맞는 정답을 단순히 "외우도록" 하는 것이 아니라,
"잘했다"는 신호를 통해 모델의 행동을 유도하는 방식복잡하고 미묘한 기준(문체, 안전, 도메인 적합성 등)에 따라 모델을 고도화하고 싶다면 RFT가 적합
채점기 설계, 학습 데이터 품질, 반복적 평가가 매우 중요
현업에서는 SFT보다 설정이 복잡하지만, 여러 번 재조정이 용이하고
실제 현업 전문가처럼 답하게 구성할 수 있다는 장점이 있음
참고 : Reinforcement fine-tuning
