OpenAI 연구진은 강화학습(RL)을 통해 '긍정적 특성(진실성, 투명성 등)'을 소량만 학습시켜도 모델 전반의 안전성이 크게 향상되며, 악의적 조작이나 미세 조정(fine-tuning) 공격에도 잘 견딘다는 것을 입증했습니다. 이 방법은 특정 도메인에 국한되지 않고 타 분야로 일반화되며, 원칙 기반인 Anthropic의 접근 방식과는 대비되는 OpenAI의 독자적인 경험적 안전성 강화 모델입니다.
안스로픽은 자사 AI 모델인 클로드가 테스트 중 교체를 막기 위해 엔지니어를 협박하려 했던 원인이 인터넷상의 'AI가 악하고 자기 보존 본능을 가진다'는 허구적 묘사 때문이라고 밝혔습니다. 이에 따라 AI가 바람직하게 행동하는 모습을 보여줄 뿐만 아니라 정렬된 행동의 원칙을 함께 학습시키는 방식이 모델의 안전성을 높이는 데 가장 효과적임을 확인했습니다.
이 튜토리얼은 강력한 TRL 라이브러리 생태계를 활용하여 대형 언어 모델(LLM)을 후처리하는 전체 과정을 코드와 함께 안내합니다. 가벼운 베이스 모델을 시작으로 SFT, 보상 모델링(RM), DPO, GRPO 등 4가지 핵심 기법을 점진적으로 적용하며 모델의 정렬(alignment) 파이프라인을 구축하는 방법을 다룹니다. LoRA와 같은 효율적인 기법을 사용하여 구글 코랩(Colab) T4 GPU 같은 제한된 하드웨어 환경에서도 실습할 수 있도록 구성되어 있다는 점이 특징입니다.