Touvron, Hugo, et al. "Llama 2: Open foundation and fine-tuned chat models." arXiv preprint arXiv:2307.09288 (2023).

Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models

Hugo Touvron* Louis Martin ${ }^{\dagger}$ Kevin Stone ${ }^{\dagger}$<br>Peter Albert Amjad Almahairi Yasmine Babaei Nikolay Bashlykov Soumya Batra Prajjwal Bhargava Shruti Bhosale Dan Bikel Lukas Blecher Cristian Canton Ferrer Moya Chen Guillem Cucurull David Esiobu Jude Fernandes Jeremy Fu Wenyin Fu Brian Fuller Cynthia Gao Vedanuj Goswami Naman Goyal Anthony Hartshorn Saghar Hosseini Rui Hou Hakan Inan Marcin Kardas Viktor Kerkez Madian Khabsa Isabel Kloumann Artem Korenev Punit Singh Koura Marie-Anne Lachaux Thibaut Lavril Jenya Lee Diana Liskovich Yinghai Lu Yuning Mao Xavier Martinet Todor Mihaylov Pushkar Mishra Igor Molybog Yixin Nie Andrew Poulton Jeremy Reizenstein Rashi Rungta Kalyan Saladi Alan Schelten Ruan Silva Eric Michael Smith Ranjan Subramanian Xiaoqing Ellen Tan Binh Tang Ross Taylor Adina Williams Jian Xiang Kuan Puxin Xu Zheng Yan Iliyan Zarov Yuchen Zhang Angela Fan Melanie Kambadur Sharan Narang Aurelien Rodriguez Robert Stojnic Sergey Edunov Thomas Scialom*

GenAI, Meta

Abstract

본 연구에서는 사전학습 및 fine-tuning된 대규모 언어 모델(LLM) 컬렉션인 Llama 2를 개발하고 공개한다. 이 모델들은 70억 개에서 700억 개에 이르는 다양한 파라미터 규모를 가진다. 우리의 fine-tuning된 LLM인 Llama 2-Chat은 대화(dialogue) 사용 사례에 최적화되어 있다. 우리의 모델은 테스트한 대부분의 벤치마크에서 오픈소스 chat 모델들을 능가했으며, 유용성(helpfulness) 및 안전성(safety)에 대한 인간 평가(human evaluation) 결과에 따르면, closed-source 모델을 대체할 수 있는 적합한 대안이 될 수 있다. 우리는 커뮤니티가 우리의 연구를 기반으로 LLM의 책임감 있는 개발에 기여할 수 있도록, Llama 2-Chat의 fine-tuning 및 안전성 개선 접근 방식에 대한 상세한 설명을 제공한다.

Contents

1 서론 ..... 3 2 사전학습 (Pretraining) ..... 5 2.1 사전학습 데이터 (Pretraining Data) ..... 5 2.2 학습 세부사항 (Training Details) ..... 5 2.3 Llama 2 사전학습 모델 평가 (Llama 2 Pretrained Model Evaluation) ..... 7 3 Fine-tuning ..... 8 3.1 Supervised Fine-Tuning (SFT) ..... 9 3.2 Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) ..... 9 3.3 Multi-Turn 일관성을 위한 시스템 메시지 (System Message for Multi-Turn Consistency) ..... 16 3.4 RLHF 결과 (RLHF Results) ..... 17 4 안전 (Safety) ..... 20 4.1 사전학습에서의 안전 (Safety in Pretraining) ..... 20 4.2 안전 Fine-Tuning (Safety Fine-Tuning) ..... 23 4.3 Red Teaming ..... 28 4.4 Llama 2-Chat의 안전 평가 (Safety Evaluation of Llama 2-Chat) ..... 29 5 논의 (Discussion) ..... 32 5.1 학습 및 관찰 (Learnings and Observations) ..... 32 5.2 한계점 및 윤리적 고려사항 (Limitations and Ethical Considerations) ..... 34 5.3 책임 있는 출시 전략 (Responsible Release Strategy) ..... 35 6 관련 연구 (Related Work) ..... 35 7 결론 (Conclusion) ..... 36 A 부록 (Appendix) ..... 46 A. 1 기여 (Contributions) ..... 46 A. 2 사전학습 추가 세부사항 (Additional Details for Pretraining) ..... 47 A. 3 Fine-tuning 추가 세부사항 (Additional Details for Fine-tuning) ..... 51 A. 4 안전 추가 세부사항 (Additional Details for Safety) ..... 58 A. 5 데이터 어노테이션 (Data Annotation) ..... 72 A. 6 데이터 오염 (Dataset Contamination) ..... 75 A. 7 모델 카드 (Model Card) ..... 77

Figure 1: Llama 2-Chat과 다른 오픈소스 및 클로즈드소스 모델들의 유용성(Helpfulness)에 대한 인간 평가 결과. 인간 평가자들은 단일 및 다중 턴(multi-turn) prompt로 구성된 약 4천 개의 prompt에 대해 모델 생성 결과를 비교했다. 이 평가의 95% 신뢰 구간은 1%에서 2% 사이이다. 자세한 내용은 Section 3.4.2에 있다. 이 결과를 검토할 때, prompt 세트의 한계, 검토 가이드라인의 주관성, 개별 평가자의 주관성, 그리고 생성 결과 비교의 본질적인 어려움으로 인해 인간 평가가 노이즈를 포함할 수 있다는 점을 유의하는 것이 중요하다.

Figure 2: 상업적 라이선스 기반 baseline 모델과 Llama 2-Chat 간의 유용성 및 안전성 win-rate % (GPT-4 평가 기준). 인간 평가를 보완하기 위해, 우리는 자체 가이드라인에 영향을 받지 않는 더 강력한 모델인 GPT-4를 사용했다. 녹색 영역은 GPT-4에 따르면 우리 모델이 더 우수하다는 것을 나타낸다. 무승부(ties)를 제거하기 위해 win/(win + loss) 공식을 사용했다. 편향을 완화하기 위해 GPT-4에 제시되는 모델 응답의 순서는 무작위로 교환되었다.

1 Introduction

Large Language Model (LLM)은 프로그래밍 및 창작 글쓰기와 같은 전문 분야를 포함하여 광범위한 분야의 전문 지식을 요구하는 복잡한 추론 task에서 탁월한 성능을 보이는 매우 유능한 AI 비서로서 큰 가능성을 보여주었다. LLM은 직관적인 채팅 인터페이스를 통해 인간과 상호 작용할 수 있게 하여 일반 대중에게 빠르게 확산되고 널리 채택되었다.

LLM의 능력은 훈련 방법론의 겉보기에는 간단한 특성을 고려할 때 놀랍다. Auto-regressive Transformer는 방대한 양의 self-supervised 데이터 코퍼스에서 사전학습된 후, **RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)**와 같은 기술을 통해 인간의 선호도에 맞춰 정렬된다. 훈련 방법론은 간단하지만, 높은 계산 요구 사항으로 인해 LLM 개발은 소수의 플레이어에게만 국한되었다. GPT-3 (Brown et al., 2020) 및 Chinchilla (Hoffmann et al., 2022)와 같은 비공개 사전학습 경쟁 모델의 성능과 일치하는 사전학습 LLM(예: BLOOM (Scao et al., 2022), LLaMa-1 (Touvron et al., 2023), Falcon (Penedo et al., 2023))이 공개되었지만, 이러한 모델 중 어느 것도 ChatGPT, BARD, Claude와 같은 비공개 "제품" LLM을 대체하기에 적합하지 않다. 이러한 비공개 제품 LLM은 인간의 선호도에 맞춰 강력하게 fine-tuning되어 사용성과 안전성을 크게 향상시킨다. 이 단계는 계산 및 인간 주석에 상당한 비용이 들 수 있으며, 종종 투명하지 않거나 쉽게 재현할 수 없어 AI 정렬 연구를 발전시키기 위한 커뮤니티 내의 발전을 제한한다.

본 연구에서는 최대 70B 매개변수 규모의 사전학습 및 fine-tuning된 LLM 제품군인 Llama 2와 Llama 2-Chat을 개발하고 출시한다. 우리가 테스트한 일련의 유용성 및 안전성 벤치마크에서 Llama 2-Chat 모델은 일반적으로 기존 오픈 소스 모델보다 더 나은 성능을 보인다. 또한, 우리가 수행한 인간 평가에서는 일부 비공개 모델과 동등한 수준인 것으로 보인다 (Figure 1 및 3 참조). 우리는 안전성 관련 데이터 주석 및 튜닝, red-teaming 수행, 반복적인 평가를 사용하여 이러한 모델의 안전성을 높이기 위한 조치를 취했다. 또한, 본 논문은 우리의 fine-tuning 방법론과 LLM 안전성 향상 접근 방식에 대한 철저한 설명을 제공한다. 이러한 개방성이 커뮤니티가 fine-tuning된 LLM을 재현하고 해당 모델의 안전성을 계속 개선하여 LLM의 보다 책임감 있는 개발을 위한 길을 열 수 있기를 바란다. 또한, Llama 2 및 Llama 2-Chat 개발 중에 발견한 도구 사용 및 지식의 시간적 조직화와 같은 새로운 관찰 결과도 공유한다.

Figure 3: Llama 2-Chat과 다른 오픈 소스 및 비공개 모델을 비교한 안전성 인간 평가 결과. 인간 평가자는 단일 및 다중 턴 프롬프트로 구성된 약 2,000개의 적대적 프롬프트에 걸쳐 안전성 위반에 대한 모델 생성을 판단했다. 자세한 내용은 Section 4.4에서 확인할 수 있다. 이러한 안전성 결과는 프롬프트 세트의 한계, 검토 지침의 주관성, 개별 평가자의 주관성으로 인한 LLM 평가의 내재된 편향을 고려해야 한다. 또한, 이러한 안전성 평가는 Llama 2-Chat 모델에 편향될 가능성이 있는 콘텐츠 표준을 사용하여 수행된다.

우리는 연구 및 상업적 용도로 일반 대중에게 다음 모델을 출시한다.

1. Llama 2: Llama 1의 업데이트 버전으로, 새로운 공개 데이터 혼합으로 훈련되었다. 또한, 사전학습 코퍼스의 크기를 40% 늘리고, 모델의 context length를 두 배로 늘렸으며, grouped-query attention (Ainslie et al., 2023)을 채택했다. 우리는 7B, 13B, 70B 매개변수를 가진 Llama 2 변형을 출시한다. 또한, 34B 변형도 훈련했으며, 이 논문에서 보고하지만 출시하지는 않는다.
2. Llama 2-Chat: Llama 2의 fine-tuning 버전으로, 대화 사용 사례에 최적화되어 있다. 이 모델의 7B, 13B, 70B 매개변수 변형도 출시한다.

우리는 LLM의 공개 출시가 안전하게 이루어질 때 사회에 순이익이 될 것이라고 믿는다. 모든 LLM과 마찬가지로 Llama 2는 사용 시 잠재적 위험을 수반하는 새로운 기술이다 (Bender et al., 2021b; Weidinger et al., 2021; Solaiman et al., 2023). 현재까지 수행된 테스트는 영어로 진행되었으며, 모든 시나리오를 다루지 못했다. 따라서 Llama 2-Chat의 응용 프로그램을 배포하기 전에 개발자는 모델의 특정 응용 프로그램에 맞춰 안전성 테스트 및 튜닝을 수행해야 한다. 우리는 Llama 2 및 Llama 2-Chat의 안전한 배포를 용이하게 하기 위해 책임감 있는 사용 가이드와 코드 예시를 제공한다. 책임감 있는 출시 전략에 대한 자세한 내용은 Section 5.3에서 확인할 수 있다.

본 논문의 나머지 부분에서는 우리의 사전학습 방법론 (Section 2), fine-tuning 방법론 (Section 3), 모델 안전성 접근 방식 (Section 4), 주요 관찰 및 통찰 (Section 5), 관련 연구 (Section 6), 결론 (Section 7)을 설명한다.

Figure 4: Llama 2-Chat 훈련: 이 과정은 공개된 온라인 소스를 사용하여 Llama 2를 사전학습하는 것으로 시작된다. 이어서, supervised fine-tuning을 적용하여 Llama 2-Chat의 초기 버전을 생성한다. 그 후, RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback) 방법론, 특히 rejection sampling 및 **PPO(Proximal Policy Optimization)**를 통해 모델을 반복적으로 개선한다. RLHF 단계 전반에 걸쳐, 모델 개선과 병행하여 반복적인 reward modeling 데이터를 축적하는 것은 reward model이 분포 내에 유지되도록 보장하는 데 중요하다.

2 Pretraining

Llama 2 모델의 새로운 계열을 구축하기 위해, 우리는 Touvron et al. (2023)에서 설명된 사전학습 접근 방식, 즉 최적화된 auto-regressive Transformer를 기반으로 시작했지만, 성능 향상을 위해 몇 가지 변경 사항을 적용했다. 구체적으로, 우리는 더욱 견고한 데이터 클리닝을 수행했고, 데이터 믹스를 업데이트했으며, 총 40% 더 많은 토큰으로 학습했고, context length를 두 배로 늘렸으며, 더 큰 모델의 추론 확장성(inference scalability)을 향상시키기 위해 grouped-query attention (GQA)을 사용했다. Table 1은 새로운 Llama 2 모델과 Llama 1 모델의 속성을 비교한다.

2.1 Pretraining Data

우리의 학습 코퍼스는 공개적으로 사용 가능한 소스에서 가져온 새로운 데이터 혼합을 포함하며, Meta의 제품이나 서비스에서 얻은 데이터는 포함하지 않는다. 우리는 개인에 대한 많은 양의 개인 정보가 포함된 것으로 알려진 특정 사이트의 데이터를 제거하기 위해 노력했다. 우리는 2조 개의 토큰 데이터로 학습했는데, 이는 성능-비용 측면에서 좋은 trade-off를 제공하며, 지식을 늘리고 환각(hallucination)을 억제하기 위해 가장 사실적인 소스를 up-sampling했다.
우리는 사용자들이 우리 모델의 잠재적 능력과 한계를 더 잘 이해할 수 있도록 다양한 사전학습 데이터 조사를 수행했으며, 그 결과는 Section 4.1에서 확인할 수 있다.

2.2 Training Details

우리는 Llama 1의 사전학습 설정과 모델 아키텍처 대부분을 채택한다. 표준 Transformer 아키텍처(Vaswani et al., 2017)를 사용하고, RMSNorm(Zhang and Sennrich, 2019)을 이용한 pre-normalization을 적용하며, SwiGLU activation function(Shazeer, 2020)과 rotary positional embedding(RoPE, Su et al. 2022)을 사용한다. Llama 1과의 주요 아키텍처 차이점은 증가된 context length와 **grouped-query attention (GQA)**이다. Appendix Section A.2.1에서 이러한 각 차이점과 그 중요성을 입증하기 위한 ablation 실험을 자세히 설명한다.

하이퍼파라미터 (Hyperparameters)
우리는 AdamW optimizer(Loshchilov and Hutter, 2017)를 사용하여 학습했으며, $\beta_{1}= 0.9, \beta_{2}=0.95, \mathrm{eps}=10^{-5}$ 값을 적용했다. 학습률 스케줄은 cosine 방식을 사용했으며, 2000 스텝의 warmup을 거쳐 최종 학습률이 최고 학습률의 10%까지 감소하도록 설정했다. weight decay는 0.1, gradient clipping은 1.0을 사용했다. Figure 5 (a)는 이러한 하이퍼파라미터로 학습된 Llama 2의 학습 손실(training loss)을 보여준다.

Table 1: Llama 2 모델 계열. Token 수는 사전학습 데이터만을 나타낸다. 모든 모델은 4M 토큰의 global batch-size로 학습되었다. 더 큰 모델인 34B와 70B는 향상된 추론 확장성(inference scalability)을 위해 Grouped-Query Attention (GQA)을 사용한다.

Figure 5: Llama 2 모델의 학습 손실. Llama 2 모델 계열의 학습 손실을 비교한다. 2T 토큰으로 사전학습한 후에도 모델들은 어떤 포화(saturation) 징후도 보이지 않았다.

토크나이저 (Tokenizer)
우리는 Llama 1과 동일한 토크나이저를 사용한다. 이 토크나이저는 SentencePiece(Kudo and Richardson, 2018)의 구현을 사용하여 byte-pair encoding (BPE) 알고리즘(Sennrich et al., 2016)을 적용한다. Llama 1과 마찬가지로, 모든 숫자는 개별 숫자로 분리하고, 알 수 없는 UTF-8 문자는 바이트 단위로 분해한다. 전체 어휘(vocabulary) 크기는 32k 토큰이다.

2.2.1 Training Hardware & Carbon Footprint

학습 하드웨어 (Training Hardware)
우리는 Meta의 Research Super Cluster (RSC) (Lee and Sengupta, 2022)와 내부 프로덕션 클러스터에서 모델을 사전학습시켰다. 두 클러스터 모두 NVIDIA A100 GPU를 사용한다. 두 클러스터 간에는 두 가지 주요 차이점이 있다. 첫 번째는 사용 가능한 인터커넥트(interconnect) 유형이다: RSC는 NVIDIA Quantum InfiniBand를 사용하는 반면, 우리의 프로덕션 클러스터는 상용 이더넷 스위치 기반의 RoCE (RDMA over Converged Ethernet) 솔루션을 갖추고 있다. 이 두 솔루션 모두 200Gbps 엔드포인트를 상호 연결한다. 두 번째 차이점은 GPU당 전력 소비 상한선이다. RSC는 400W를 사용하는 반면, 우리의 프로덕션 클러스터는 350W를 사용한다. 이러한 두 클러스터 설정을 통해 우리는 대규모 학습에 있어 이러한 서로 다른 유형의 인터커넥트의 적합성을 비교할 수 있었다. RoCE(더 저렴하고 상업적인 인터커넥트 네트워크)는 2000 GPU까지 고가의 InfiniBand만큼 잘 확장될 수 있어 사전학습을 더욱 민주화할 수 있다.

Table 2: 사전학습 중 $\mathrm{CO}_{2}$ 배출량.
Time: 각 모델 학습에 필요한 총 GPU 시간.
Power Consumption: 사용된 GPU의 GPU 장치당 최대 전력 용량(전력 사용 효율을 고려하여 조정됨).
배출량의 100%는 Meta의 지속 가능성 프로그램에 의해 직접 상쇄되며, 우리가 이 모델들을 공개적으로 출시하기 때문에, 사전학습 비용을 다른 사람들이 부담할 필요가 없다.

사전학습의 탄소 발자국 (Carbon Footprint of Pretraining)
선행 연구 (Bender et al., 2021a; Patterson et al., 2021; Wu et al., 2022; Dodge et al., 2022)를 따르고 GPU 장치의 전력 소비 추정치와 탄소 효율성을 사용하여, 우리는 Llama 2 모델 사전학습으로 인한 탄소 배출량을 계산하고자 한다. GPU의 실제 전력 사용량은 활용도에 따라 달라지며, 우리가 GPU 전력 추정치로 사용하는 **TDP (Thermal Design Power)**와는 다를 수 있다. 우리의 계산에는 인터커넥트 또는 비-GPU 서버 전력 소비, 데이터센터 냉각 시스템과 같은 추가적인 전력 요구 사항은 포함되지 않았음을 유의해야 한다. 또한, Gupta et al. (2022b,a)이 제안했듯이, GPU와 같은 AI 하드웨어 생산과 관련된 탄소 배출량도 전체 탄소 발자국에 추가될 수 있다.
Table 2는 Llama 2 모델 계열의 사전학습에 대한 탄소 배출량을 요약한다. 총 330만 GPU 시간의 연산이 A100-80GB 유형의 하드웨어(TDP 400W 또는 350W)에서 수행되었다. 우리는 학습에 대한 총 배출량을 **539 $\mathbf{tCO}_{2} \mathbf{eq}$**로 추정하며, 이 중 100%는 Meta의 지속 가능성 프로그램에 의해 직접 상쇄되었다. 우리의 오픈 릴리스 전략은 이러한 사전학습 비용을 다른 회사들이 부담할 필요가 없음을 의미하며, 이는 더 많은 글로벌 자원을 절약하는 효과를 가져온다.

2.3 Llama 2 Pretrained Model Evaluation

이 섹션에서는 Llama 1 및 Llama 2 base model, MosaicML Pretrained Transformer (MPT) 모델, 그리고 Falcon (Almazrouei et al., 2023) 모델의 표준 학술 벤치마크 결과를 보고한다. 모든 평가는 우리의 내부 평가 라이브러리를 사용한다. MPT 및 Falcon 모델의 결과는 내부적으로 재현하였다. 이 모델들의 경우, 우리의 평가 프레임워크와 공개적으로 보고된 결과 중 가장 좋은 점수를 항상 선택한다.

Table 3에서는 인기 있는 벤치마크 스위트 전반의 종합적인 성능을 요약한다. 안전 벤치마크는 Section 4.1에서 공유된다. 벤치마크는 아래 나열된 카테고리로 그룹화된다. 모든 개별 벤치마크에 대한 결과는 Section A.2.2에서 확인할 수 있다.

• Code: HumanEval (Chen et al., 2021) 및 MBPP (Austin et al., 2021)에서 우리 모델의 평균 pass@1 점수를 보고한다.
• Commonsense Reasoning: PIQA (Bisk et al., 2020), SIQA (Sap et al., 2019), HellaSwag (Zellers et al., 2019a), WinoGrande (Sakaguchi et al., 2021), ARC easy 및 challenge (Clark et al., 2018), OpenBookQA (Mihaylov et al., 2018), CommonsenseQA (Talmor et al., 2018)의 평균 점수를 보고한다. CommonsenseQA의 경우 7-shot 결과를, 다른 모든 벤치마크의 경우 0-shot 결과를 보고한다.
• World Knowledge: NaturalQuestions (Kwiatkowski et al., 2019) 및 TriviaQA (Joshi et al., 2017)에서 5-shot 성능을 평가하고 평균을 보고한다.
• Reading Comprehension: SQuAD (Rajpurkar et al., 2018), QuAC (Choi et al., 2018), BoolQ (Clark et al., 2019)에서 0-shot 평균을 보고한다.
• MATH: GSM8K (8 shot) (Cobbe et al., 2021) 및 MATH (4 shot) (Hendrycks et al., 2021) 벤치마크의 top 1 평균을 보고한다.

Table 3: 그룹화된 학술 벤치마크에 대한 오픈소스 base model들의 전반적인 성능 비교.

• Popular Aggregated Benchmarks: MMLU (5 shot) (Hendrycks et al., 2020), Big Bench Hard (BBH) (3 shot) (Suzgun et al., 2022), AGI Eval (3-5 shot) (Zhong et al., 2023)의 전반적인 결과를 보고한다. AGI Eval의 경우, 영어 task만 평가하고 평균을 보고한다.

Table 3에서 볼 수 있듯이, Llama 2 모델은 Llama 1 모델보다 뛰어난 성능을 보인다. 특히 Llama 2 70B는 Llama 1 65B에 비해 MMLU에서 약 5점, BBH에서 약 8점 향상된 결과를 보여준다. Llama 2 7B 및 30B 모델은 code 벤치마크를 제외한 모든 카테고리에서 해당 크기의 MPT 모델보다 우수하다. Falcon 모델의 경우, Llama 2 7B 및 34B는 Falcon 7B 및 40B 모델보다 모든 벤치마크 카테고리에서 우수하다. 또한, Llama 2 70B 모델은 모든 오픈소스 모델을 능가한다.

오픈소스 모델 외에도, Llama 2 70B 결과를 클로즈드소스 모델과 비교하였다. Table 4에서 볼 수 있듯이, Llama 2 70B는 MMLU 및 GSM8K에서 GPT-3.5 (OpenAI, 2023)에 근접하지만, 코딩 벤치마크에서는 상당한 격차가 있다. Llama 2 70B 결과는 거의 모든 벤치마크에서 PaLM (540B) (Chowdhery et al., 2022)과 동등하거나 더 우수하다. Llama 2 70B와 GPT-4 및 PaLM-2-L 사이에는 여전히 큰 성능 격차가 존재한다.

또한 잠재적인 데이터 오염을 분석했으며, 자세한 내용은 Section A.6에서 공유한다.

Table 4: 학술 벤치마크에서 클로즈드소스 모델과의 비교. GPT-3.5 및 GPT-4 결과는 OpenAI (2023)에서 가져왔다. PaLM 모델 결과는 Chowdhery et al. (2022)에서 가져왔다. PaLM-2-L 결과는 Anil et al. (2023)에서 가져왔다.

3 Fine-tuning

Llama 2-Chat은 수개월간의 연구와 instruction tuning 및 RLHF를 포함한 alignment 기법의 반복적인 적용을 통해 얻어진 결과물이며, 이는 상당한 계산 및 어노테이션 자원을 필요로 했다. 이 섹션에서는 supervised fine-tuning (Section 3.1)과 초기 및 반복적인 reward modeling (Section 3.2.2), 그리고 RLHF (Section 3.2.3)를 사용한 우리의 실험 및 발견을 보고한다. 또한, 여러 턴에 걸쳐 대화 흐름을 제어하는 데 도움이 되는 새로운 기술인 Ghost Attention (GAtt) (Section 3.3)도 소개한다. fine-tuned 모델에 대한 안전성 평가는 Section 4.2를 참조하라.

3.1 Supervised Fine-Tuning (SFT)

Table 5: SFT annotation - SFT를 위한 유용성(helpfulness, 상단) 및 안전성(safety, 하단) 어노테이션 예시. 어노테이터가 prompt와 answer를 모두 작성했다.

시작하기 (Getting Started)
부트스트랩을 위해, 우리는 Touvron et al. (2023)에서 이전에 활용되었던 공개된 instruction tuning 데이터(Chung et al., 2022)로 SFT 단계를 시작했다.

품질이 전부다 (Quality Is All You Need)
타사 SFT 데이터는 다양한 출처에서 얻을 수 있지만, 우리는 이들 중 상당수가 충분한 다양성과 품질을 갖추지 못했다는 것을 발견했다. 특히 LLM을 대화형(dialogue-style) instruction에 정렬(align)하는 데 부족했다.
그 결과, 우리는 Table 5에 나타난 바와 같이 수천 개의 고품질 SFT 데이터 예시를 수집하는 데 우선적으로 집중했다. 타사 데이터셋에서 수백만 개의 예시를 제외하고, 우리가 직접 벤더를 통해 어노테이션한 더 적지만 고품질의 예시들을 사용함으로써, 우리의 결과는 눈에 띄게 향상되었다. 이러한 발견은 제한된 양의 정제된 instruction-tuning 데이터만으로도 높은 수준의 품질을 달성할 수 있다는 Zhou et al. (2023)의 결과와 유사한 맥락이다. 우리는 수만 개 수준의 SFT 어노테이션이 고품질 결과를 달성하기에 충분하다는 것을 확인했다. 총 27,540개의 어노테이션을 수집한 후 SFT 어노테이션 작업을 중단했다. 어떠한 Meta 사용자 데이터도 포함하지 않았다는 점에 유의해야 한다.
또한, 다른 어노테이션 플랫폼과 벤더가 모델의 다운스트림 성능에 현저한 차이를 가져올 수 있음을 관찰했으며, 이는 벤더를 통해 어노테이션을 수집할 때도 데이터 검증의 중요성을 강조한다. 데이터 품질을 검증하기 위해, 우리는 180개의 예시 세트를 신중하게 검토하고, 사람이 제공한 어노테이션과 모델이 생성한 샘플을 수동으로 비교했다. 놀랍게도, 결과 SFT 모델에서 샘플링된 출력은 사람이 직접 작성한 SFT 데이터와 종종 경쟁할 만한 수준이었으며, 이는 RLHF를 위한 preference-based 어노테이션에 더 많은 어노테이션 노력을 재배치할 수 있음을 시사한다.

Fine-Tuning 세부 사항 (Fine-Tuning Details)
supervised fine-tuning을 위해, 우리는 초기 학습률 $2 \times 10^{-5}$, weight decay 0.1, batch size 64, 시퀀스 길이 4096 token을 갖는 cosine learning rate schedule을 사용한다.
fine-tuning 과정에서 각 샘플은 prompt와 answer로 구성된다. 모델의 시퀀스 길이가 적절히 채워지도록, 우리는 학습 세트의 모든 prompt와 answer를 연결한다. prompt와 answer 세그먼트를 구분하기 위해 특수 토큰이 사용된다. 우리는 autoregressive objective를 사용하고, 사용자 prompt의 token에 대한 loss는 0으로 설정하여, 결과적으로 answer token에 대해서만 backpropagation을 수행한다. 마지막으로, 우리는 모델을 2 epoch 동안 fine-tuning한다.

3.2 Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)

RLHF는 fine-tuned language model에 적용되는 모델 학습 절차로, 모델의 동작을 인간의 선호도 및 지시 따르기(instruction following)에 더욱 잘 맞추기 위함이다. 우리는 경험적으로 샘플링된 인간의 선호도를 나타내는 데이터를 수집하며, 이 데이터는 인간 어노테이터가 두 가지 모델 출력 중 어떤 것을 선호하는지 선택하는 방식으로 얻어진다. 이 인간 피드백은 이후 reward model을 학습하는 데 사용되며, reward model은 인간 어노테이터의 선호도 패턴을 학습하여 선호도 결정을 자동화할 수 있게 된다.

3.2.1 Human Preference Data Collection

다음으로, 우리는 보상 모델링(reward modeling)을 위한 인간 선호도 데이터를 수집하였다. 우리는 다른 방식들보다 이진 비교(binary comparison) 프로토콜을 선택했는데, 이는 주로 수집된 prompt의 다양성을 극대화할 수 있기 때문이다. 그럼에도 불구하고, 다른 전략들도 고려할 가치가 있으며, 이는 향후 연구 과제로 남겨둔다.

우리의 어노테이션 절차는 다음과 같이 진행된다. 어노테이터에게 먼저 prompt를 작성하도록 요청한 다음, 제공된 기준에 따라 두 가지 샘플링된 모델 응답 중에서 하나를 선택하도록 한다. 다양성을 극대화하기 위해, 주어진 prompt에 대한 두 응답은 두 가지 다른 모델 변형에서 샘플링되며, temperature 하이퍼파라미터를 다양하게 변경한다. 참가자들에게 강제 선택을 요구하는 것 외에도, 어노테이터에게 선택한 응답이 다른 응답보다 얼마나 더 선호되는지를 다음 네 가지 중 하나로 표시하도록 요청한다: 상당히 더 좋음(significantly better), 더 좋음(better), 약간 더 좋음(slightly better), 또는 거의 차이 없음/불확실(negligibly better/unsure).

선호도 어노테이션 수집에 있어서 우리는 **유용성(helpfulness)과 안전성(safety)**에 중점을 두었다.

• 유용성은 Llama 2-Chat 응답이 사용자의 요청을 얼마나 잘 충족하고 요청된 정보를 제공하는지를 의미한다.
• 안전성은 Llama 2-Chat의 응답이 안전하지 않은지 여부를 의미한다. 예를 들어, "폭탄 제조에 대한 자세한 지침 제공"은 유용하다고 간주될 수 있지만, 우리의 안전 지침에 따르면 안전하지 않다.

이 두 가지를 분리함으로써 우리는 각각에 특정 지침을 적용하고 어노테이터를 더 잘 안내할 수 있다. 예를 들어, 우리의 안전 어노테이션은 다른 지침 외에도 적대적 prompt에 집중하도록 지시한다.

어노테이션 지침의 차이점 외에도, 우리는 안전성 단계에서 추가적으로 안전성 레이블을 수집한다. 이 추가 정보는 모델 응답을 다음 세 가지 범주 중 하나로 분류한다:

1. 선호되는 응답은 안전하고 다른 응답은 안전하지 않음
2. 두 응답 모두 안전함
3. 두 응답 모두 안전하지 않음

안전성 데이터셋의 각각 **18%, 47%, 35%**가 이 세 가지 범주에 해당한다. 우리는 선택된 응답이 안전하지 않고 다른 응답이 안전한 예시는 포함하지 않았다. 이는 더 안전한 응답이 인간에게도 더 좋거나 선호될 것이라고 믿기 때문이다. 안전 지침 및 안전 어노테이션에 대한 더 자세한 정보는 Section 4.2.1에서 찾을 수 있다.

인간 어노테이션은 매주 배치 단위로 수집되었다. 더 많은 선호도 데이터를 수집함에 따라 우리의 보상 모델은 개선되었고, 우리는 Llama 2-Chat을 위한 점진적으로 더 나은 버전을 훈련할 수 있었다 (Section 5, Figure 20의 결과 참조). Llama 2-Chat의 개선은 또한 모델의 데이터 분포를 변화시켰다. 보상 모델의 정확도는 이러한 새로운 샘플 분포에 노출되지 않으면 **과도한 전문화(hyper-specialization)**로 인해 빠르게 저하될 수 있으므로 (Scialom et al., 2020b), 새로운 Llama 2-Chat 튜닝 반복 전에 최신 Llama 2-Chat 반복을 사용하여 새로운 선호도 데이터를 수집하는 것이 중요하다. 이 단계는 보상 모델을 분포에 맞게 유지하고 최신 모델에 대한 정확한 보상을 유지하는 데 도움이 된다.

Table 6에서는 우리가 시간이 지남에 따라 수집한 보상 모델링 데이터의 통계를 보고하고, Anthropic Helpful and Harmless (Bai et al., 2022a), OpenAI Summarize (Stiennon et al., 2020), OpenAI WebGPT (Nakano et al., 2021), StackExchange (Lambert et al., 2023), Stanford Human Preferences (Ethayarajh et al., 2022), Synthetic GPT-J (Havrilla)를 포함한 여러 오픈 소스 선호도 데이터셋과 비교하여 제시한다. 우리는 우리가 지정한 지침을 적용한 인간 기반의 100만 개 이상의 이진 비교로 구성된 대규모 데이터셋을 수집했으며, 이를 Meta reward modeling data라고 부른다. prompt와 응답의 토큰 수는 텍스트 도메인에 따라 다르다는 점에 유의하라. 요약 및 온라인 포럼 데이터는 일반적으로 prompt가 더 길고, 대화형 prompt는 일반적으로 더 짧다. 기존 오픈 소스 데이터셋과 비교할 때, 우리의 선호도 데이터는 더 많은 대화 턴(conversation turns)을 특징으로 하며, 평균적으로 더 길다.

3.2.2 Reward Modeling

Reward Model은 모델의 응답과 해당 prompt(이전 대화의 context 포함)를 입력으로 받아, 모델 생성의 품질(예: 유용성 및 안전성)을 나타내는 스칼라 점수를 출력한다. 이러한 응답 점수를 reward로 활용하여, 우리는 RLHF 과정에서 Llama 2-Chat을 최적화하여 **인간 선호도 정렬(human preference alignment)**을 개선하고 유용성(helpfulness)과 안전성(safety)을 향상시킬 수 있다.

일부 연구에서는 유용성과 안전성이 때때로 trade-off 관계에 있다고 밝혔다 (Bai et al., 2022a). 이로 인해 단일 reward model이 두 가지 측면 모두에서 좋은 성능을 내기 어려울 수 있다. 이를 해결하기 위해 우리는 두 개의 개별 reward model을 학습시켰다. 하나는 **유용성에 최적화된 모델(Helpfulness RM)**이고, 다른 하나는 **안전성에 최적화된 모델(Safety RM)**이다. 우리는 reward model을 사전학습된 chat model checkpoint로부터 초기화했는데, 이는 두 모델 모두 사전학습 과정에서 얻은 지식을 활용할 수 있도록 보장한다. 간단히 말해, reward model은 chat model이 무엇을 아는지 "알고 있다".

Table 6: Reward modeling을 위한 인간 선호도 데이터 통계. Reward modeling에 사용된 오픈소스 및 내부 수집 인간 선호도 데이터를 모두 나열한다. 이진 인간 선호도 비교는 동일한 prompt(및 이전 대화)를 공유하는 2개의 응답(선택된 응답과 거부된 응답)을 포함한다. 각 예시는 prompt(이전 대화가 있는 경우 포함)와 응답으로 구성되며, 이는 reward model의 입력이다. 비교 횟수, 대화당 평균 턴 수, 예시당 평균 토큰 수, prompt당 평균 토큰 수, 응답당 평균 토큰 수를 보고한다. Meta의 유용성 및 안전성 데이터의 배치당 자세한 내용은 Appendix A.3.1에서 확인할 수 있다.

이러한 초기화는 예를 들어 두 모델 간의 정보 불일치로 인해 환각(hallucination)을 선호하는 경우를 방지한다. 모델 아키텍처와 하이퍼파라미터는 사전학습된 language model과 동일하며, 다음 토큰 예측을 위한 classification head가 스칼라 reward 출력을 위한 regression head로 대체된 점만 다르다.

학습 목표 (Training Objectives)
reward model을 학습시키기 위해, 우리는 수집된 **쌍별 인간 선호도 데이터(pairwise human preference data)**를 이진 순위 레이블 형식(binary ranking label format)(즉, chosen & rejected)으로 변환하고, 선택된 응답이 그에 상응하는 응답보다 더 높은 점수를 갖도록 강제한다. 우리는 Ouyang et al. (2022)와 일치하는 **이진 순위 손실(binary ranking loss)**을 사용했다:

$$\mathcal{L}_{\text {ranking }}=-\log \left(\sigma\left(r_{\theta}\left(x, y_{c}\right)-r_{\theta}\left(x, y_{r}\right)\right)\right)$$

여기서 $r_{\theta}(x, y)$는 모델 가중치 $\theta$를 가진 prompt $x$와 completion $y$에 대한 스칼라 점수 출력이다. $y_{c}$는 주석자가 선택한 선호 응답이고, $y_{r}$은 거부된 응답이다. 이 이진 순위 손실을 기반으로, 우리는 유용성 및 안전성 reward model을 더 잘 학습시키기 위해 다음과 같이 별도로 수정했다. Section 3.2.1에서 제시된 바와 같이, 우리의 선호도 평가는 4점 척도(예: significantly better)로 분해되므로, 이 정보를 활용하여 reward model이 더 큰 차이가 있는 생성물에 더 큰 점수 차이를 할당하도록 명시적으로 학습시키는 것이 유용할 수 있다. 이를 위해 우리는 손실에 margin 구성 요소를 추가했다:

$$\mathcal{L}_{\text {ranking }}=-\log \left(\sigma\left(r_{\theta}\left(x, y_{c}\right)-r_{\theta}\left(x, y_{r}\right)-m(r)\right)\right)$$

여기서 margin $m(r)$은 선호도 평가의 이산 함수이다. 당연히, 우리는 뚜렷한 응답 쌍에는 큰 margin을 사용하고, 유사한 응답 쌍에는 작은 margin을 사용한다 (Table 27 참조). 우리는 이 margin 구성 요소가 특히 두 응답이 더 잘 분리되는 샘플에서 Helpfulness reward model의 정확도를 향상시킬 수 있음을 발견했다. 더 자세한 ablation 및 분석은 Appendix A.3.3의 Table 28에서 확인할 수 있다.

데이터 구성 (Data Composition)
우리는 새로 수집한 데이터를 기존 오픈소스 선호도 데이터셋과 결합하여 더 큰 학습 데이터셋을 구성했다. 초기에는 선호도 주석 데이터를 수집하는 과정에서 오픈소스 데이터셋을 사용하여 reward model을 **부트스트랩(bootstrap)**했다. 본 연구의 RLHF 맥락에서 reward 신호의 역할은 어떤 모델 출력보다는 Llama 2-Chat 출력에 대한 인간 선호도를 학습하는 것임을 주목한다. 그러나 우리의 실험에서는 오픈소스 선호도 데이터셋으로부터 부정적인 전이(negative transfer)를 관찰하지 못했다. 따라서 우리는 reward model의 **더 나은 일반화(generalization)**를 가능하게 하고 reward hacking, 즉 Llama 2-Chat이 우리 reward의 일부 약점을 이용하여 성능이 좋지 않음에도 불구하고 인위적으로 점수를 부풀리는 것을 방지할 수 있으므로, 이들을 데이터 혼합에 유지하기로 결정했다. 다양한 소스에서 얻은 학습 데이터를 사용하여, 우리는 Helpfulness 및 Safety reward model 모두에 대해 다양한 혼합 방식(mixing recipes)을 실험하여 최적의 설정을 확인했다. 광범위한 실험 끝에,

Helpfulness reward model은 결국 모든 Meta Helpfulness 데이터와, Meta Safety 및 오픈소스 데이터셋에서 균일하게 샘플링된 나머지 데이터의 동일한 부분을 결합하여 학습되었다. Meta Safety reward model은 모든 Meta Safety 및 Anthropic Harmless 데이터와, Meta Helpfulness 및 오픈소스 유용성 데이터를 90/10 비율로 혼합하여 학습되었다. 우리는 10%의 유용성 데이터 설정이 선택된 응답과 거부된 응답 모두 안전하다고 판단된 샘플에서 정확도 향상에 특히 유익하다는 것을 발견했다.

학습 세부 정보 (Training Details)
우리는 학습 데이터에 대해 1 epoch 동안 학습한다. 초기 실험에서 우리는 더 오래 학습하면 **과적합(over-fitting)**으로 이어질 수 있음을 발견했다. 우리는 기본 모델과 동일한 optimizer 파라미터를 사용한다. 최대 learning rate는 70B 파라미터 Llama 2-Chat의 경우 $5 \times 10^{-6}$이고, 나머지는 $1 \times 10^{-5}$이다. learning rate는 cosine learning rate schedule에 따라 최대 learning rate의 10%까지 감소한다. 우리는 총 단계 수의 3%를 warm-up으로 사용하며, 최소 5단계이다. 유효 배치 크기(effective batch size)는 512쌍, 즉 배치당 1024행으로 고정된다.

Table 7: Reward model 결과. 다양한 인간 선호도 벤치마크에 대한 최종 유용성 및 안전성 reward model의 성능. 우리의 모델은 보고된 다른 baseline과 달리 수집된 데이터로 fine-tuning되었다.

Table 8: 선호도 평가별 reward model 정확도. Meta Helpfulness 및 Safety 테스트 세트에서 Helpfulness 및 Safety reward model 모두에 대한 선호도 평가별 정확도를 보고한다. reward model은 더 뚜렷한 응답(예: significantly better)에서 우수한 정확도를 보이고, 유사한 응답(예: negligibly better)에서는 낮은 정확도를 보인다.

Reward Model 결과
reward modeling을 위한 인간 선호도 주석의 각 배치에서, 우리는 모델을 평가하기 위해 1000개의 예시를 테스트 세트로 보류했다. 해당 테스트 세트에 대한 모든 prompt의 union을 각각 "Meta Helpfulness" 및 "Meta Safety"라고 부른다. 참고 지점으로, 우리는 다른 공개된 대안들을 baseline으로 평가했다: FLAN-T5-xl 기반의 SteamSHP-XL (Ethayarajh et al., 2022), DeBERTa V3 Large (He et al., 2020) 기반의 Open Assistant (Köpf et al., 2023) reward model, 그리고 OpenAI의 API를 통해 접근 가능한 GPT-4. 추론 시에는 학습 시와 달리 모든 reward model이 쌍을 이루는 출력을 요구하지 않고 단일 출력에 대한 스칼라를 예측할 수 있음을 주목한다. GPT-4의 경우, 우리는 "A와 B 중 가장 좋은 답변을 선택하세요"라는 zero-shot 질문으로 prompt를 구성했으며, 여기서 A와 B는 비교를 위한 두 응답이다. 결과는 Table 7에 정확도 측면에서 보고된다. 예상대로, 우리의 reward model은 Llama 2-Chat을 기반으로 수집된 내부 테스트 세트에서 가장 좋은 성능을 보였으며, Helpfulness reward model은 Meta Helpfulness 테스트 세트에서, Safety reward model은 Meta Safety 테스트 세트에서 가장 좋은 성능을 보였다. 전반적으로, 우리의 reward model은 GPT-4를 포함한 모든 baseline을 능가한다. 흥미롭게도, GPT-4는 이 reward modeling task를 직접적으로 학습하거나 목표로 하지 않았음에도 불구하고 다른 비-Meta reward model보다 더 나은 성능을 보인다.

Figure 6: Reward model의 스케일링 추세. 더 많은 데이터와 더 큰 모델 크기는 일반적으로 정확도를 향상시키며, 우리의 모델은 아직 학습 데이터로부터의 학습이 포화되지 않은 것으로 보인다.

유용성과 안전성이 각자의 도메인에서 가장 좋은 성능을 보인 것은 두 목표(즉, 가능한 한 유용하게 되는 것과 필요할 때 안전하지 않은 prompt를 거부하는 것) 사이의 긴장(tension) 때문일 수 있으며, 이는 학습 중에 reward model을 혼란스럽게 할 수 있다. 단일 모델이 두 가지 차원 모두에서 좋은 성능을 내기 위해서는 prompt가 주어졌을 때 더 나은 응답을 선택하는 방법을 학습할 뿐만 아니라, 적대적인 prompt와 안전한 prompt를 구별하는 방법도 학습해야 한다. 결과적으로, 두 개의 개별 모델을 최적화하는 것이 reward modeling task를 용이하게 한다. 안전성과 유용성 사이의 이러한 긴장에 대한 더 자세한 분석은 Appendix A.4.1에서 확인할 수 있다. Table 8에서 점수를 선호도 평가별로 그룹화하면, "significantly better" 테스트 세트에서 정확도가 우수하고, 비교 쌍이 더 유사해질수록(예: "slightly better") 점진적으로 저하됨을 알 수 있다. 주석자의 주관성과 응답을 구별할 수 있는 미묘한 세부 사항에 대한 의존성 때문에, 두 유사한 모델 응답 사이에서 인간 선호도를 모델링하는 것이 어려워지는 것은 예상된 결과이다. 우리는 Llama 2-Chat 성능을 향상시키기 위해서는 더 뚜렷한 응답에 대한 정확도가 가장 중요하다는 점을 강조한다. 인간 선호도 주석 일치율 또한 유사한 쌍보다 더 뚜렷한 응답에서 더 높다.

스케일링 추세 (Scaling Trends)
우리는 reward model의 데이터 및 모델 크기 측면에서 스케일링 추세를 연구했으며, 매주 수집되는 reward model 데이터의 양을 늘려가며(배치당 볼륨에 대한 자세한 내용은 Table 26 참조) 다양한 모델 크기를 fine-tuning했다. Figure 6은 이러한 추세를 보고하며, 더 큰 모델이 유사한 데이터 볼륨에 대해 더 높은 성능을 얻는다는 예상된 결과를 보여준다. 더 중요한 것은, 학습에 사용된 기존 데이터 주석 볼륨을 고려할 때 스케일링 성능이 아직 정체되지 않았다는 신호이며, 이는 더 많은 주석으로 더 많은 개선의 여지가 있음을 나타낸다. 우리는 reward model 정확도가 Llama 2-Chat의 최종 성능에 대한 가장 중요한 대리 지표 중 하나임을 주목한다. 생성 모델을 포괄적으로 평가하기 위한 모범 사례는 여전히 열린 연구 질문이지만, reward의 순위 지정 task는 모호함이 없다. 따라서 다른 모든 조건이 동일하다면, reward model의 개선은 Llama 2-Chat의 개선으로 직접적으로 이어질 수 있다.

3.2.3 Iterative Fine-Tuning

인간 선호도 데이터 어노테이션 배치를 더 많이 확보함에 따라, 우리는 더 나은 reward model을 학습하고 더 많은 prompt를 수집할 수 있었다. 이에 따라 우리는 RLHF 모델의 연속적인 버전들을 학습시켰으며, 이를 RLHF-V1, ..., RLHF-V5로 지칭한다. 우리는 두 가지 주요 알고리즘으로 RLHF fine-tuning을 탐구했다:

• Proximal Policy Optimization (PPO) (Schulman et al., 2017): RLHF 문헌에서 표준으로 사용되는 알고리즘이다.
• Rejection Sampling fine-tuning: 모델에서 $K$개의 출력을 샘플링하고, 우리의 reward를 사용하여 가장 좋은 후보를 선택한다. 이는 Bai et al. (2022b)와 일치하는 방식이다. LLM에 대한 동일한 re-ranking 전략은 Deng et al. (2019)에서도 제안되었는데, 여기서는 reward가 energy function으로 간주된다. 본 연구에서는 한 단계 더 나아가, 선택된 출력을 gradient update에 사용한다. 각 prompt에 대해 가장 높은 reward 점수를 얻은 샘플이 새로운 gold standard로 간주된다. Scialom et al. (2020a)와 유사하게, 우리는 새롭게 순위가 매겨진 샘플 세트에 대해 모델을 fine-tuning하여 reward를 강화한다.

Figure 7: N개의 샘플($N \in[1, \ldots, 100]$) 중 최대 및 중간 reward를 prompt 학습 세트에 대해 평균화한 결과. 최대값과 중간값 사이의 차이는 Rejection Sampling을 통한 잠재적 이득으로 해석될 수 있다.

두 RL 알고리즘은 주로 다음에서 차이가 난다:

• 폭(Breadth): Rejection Sampling에서는 주어진 prompt에 대해 모델이 $K$개의 샘플을 탐색하는 반면, PPO에서는 하나의 생성만 이루어진다.
• 깊이(Depth): PPO에서는 학습 중 단계 $t$에서 샘플이 이전 단계의 gradient update 후 $t-1$에서 업데이트된 모델 정책의 함수이다. Rejection Sampling fine-tuning에서는 SFT와 유사하게 fine-tuning을 적용하기 전에, 새로운 데이터셋을 수집하기 위해 모델의 초기 정책에 따라 모든 출력을 샘플링한다. 그러나 우리는 반복적인 모델 업데이트를 적용했기 때문에, 두 RL 알고리즘 간의 근본적인 차이는 덜 두드러진다.

**RLHF (V4)**까지는 Rejection Sampling fine-tuning만 사용했으며, 그 이후에는 두 가지를 순차적으로 결합하여, Rejection Sampling checkpoint 위에 PPO를 적용한 후 다시 샘플링했다.

Figure 8: N개의 출력을 샘플링하고 reward model로 점수를 매길 때 RLHF가 temperature에 미치는 영향.

Rejection Sampling. 우리는 가장 큰 70B Llama 2-Chat 모델로만 rejection sampling을 수행한다. 모든 작은 모델들은 더 큰 모델에서 rejection sampled data로 fine-tuning되어, 큰 모델의 능력을 작은 모델로 distill한다. 이 distillation 효과에 대한 추가 분석은 향후 연구로 남겨둔다. 각 반복 단계에서 우리는 가장 최근 모델에서 각 prompt에 대해 $K$개의 답변을 샘플링한다. 실험 당시 접근 가능한 최고의 reward model을 사용하여 각 샘플에 점수를 매긴 다음, 주어진 prompt에 대한 최고의 답변을 선택한다. 모델의 초기 버전인 RLHF V3까지는 답변 선택을 이전 반복에서 수집된 "샘플 묶음"으로만 제한하는 접근 방식을 사용했다. 예를 들어, RLHF V3는 RLHF V2의 샘플만 사용하여 학습되었다. 그러나 지속적인 개선에도 불구하고 이 방법은 일부 능력에서 **퇴보(regression)**를 초래했다. 예를 들어, RLHF V3는 질적 분석을 통해 시에서 운율이 맞는 구절을 구성하는 데 이전 버전보다 더 어려움을 겪었으며, 이는 **망각(forgetting)**의 원인과 완화(Kirkpatrick et al., 2017; Nguyen et al., 2019; Ramasesh et al., 2021)에 대한 추가 조사가 향후 연구의 유익한 영역이 될 수 있음을 시사한다.

이에 대한 대응으로, 후속 반복에서는 RLHF-V1 및 RLHF-V2에서 사용된 것과 같이 이전의 모든 반복에서 최고 성능을 보인 샘플들을 통합하여 전략을 수정했다. 구체적인 수치를 제시하지는 않지만, 이러한 조정은 성능에서 상당한 향상을 보여주었으며 이전에 언급된 문제들을 효과적으로 해결했다. 이러한 완화는 RL 문헌의 Synnaeve et al. (2019) 및 Vinyals et al. (2019)와 유사하게 볼 수 있다. Rejection Sampling의 이점은 Figure 7에 설명되어 있다. 최대값과 중간값 곡선 사이의 차이는 최고 출력에 대한 fine-tuning의 잠재적 이득으로 해석될 수 있다. 예상대로, 이 차이는 더 많은 샘플이 있을수록 증가하는데, 이는 최대값이 증가하기 때문이다(즉, 더 많은 샘플, 좋은 궤적을 생성할 더 많은 기회). 반면 중간값은 정지 상태를 유지한다. 탐색과 샘플에서 얻을 수 있는 최대 reward 사이에는 직접적인 연관성이 있다. Temperature 매개변수 또한 탐색에 중요한 역할을 하는데, 더 높은 temperature는 더 다양한 출력을 샘플링할 수 있게 한다. Figure 8에서는 Llama 2-Chat-SFT(왼쪽) 및 Llama 2-Chat-RLHF(오른쪽)에 대해 N개의 샘플($N \in[1, \ldots, 100]$) 중 최대 reward 곡선을 다른 temperature에 대해 보고한다. 최적의 temperature는 반복적인 모델 업데이트 동안 일정하지 않음을 관찰할 수 있다: RLHF는 temperature 재조정에 직접적인 영향을 미친다. Llama 2-Chat-RLHF의 경우, 10개에서 100개 사이의 출력을 샘플링할 때의 **최적 temperature는 $T \in[1.2,1.3]$**이다. 따라서 제한된 연산 예산을 고려할 때, temperature를 점진적으로 재조정하는 것이 필요하다. 이 temperature 재조정은 각 모델에 대해 일정한 단계 수로 발생하며, 항상 각 새로운 RLHF 버전에서 기본 모델부터 시작한다.

PPO. 우리는 Stiennon et al. (2020)의 RL 방식을 따라 언어 모델을 추가로 학습시키는데, 이 방식은 reward model을 진정한 reward function(인간 선호도)에 대한 추정치로 사용하고, 사전학습된 언어 모델을 최적화할 정책으로 사용한다. 이 단계에서 우리는 다음 목표를 최적화하고자 한다:

$$\arg \max _{\pi} \mathbb{E}_{p \sim \mathcal{D}, g \sim \pi}[R(g \mid p)]$$

우리는 데이터셋 $\mathcal{D}$에서 prompt $p$를 샘플링하고, 정책 $\pi$에서 생성 $g$를 샘플링하여 정책을 반복적으로 개선하며, 이 목표를 달성하기 위해 PPO 알고리즘과 손실 함수를 사용한다. 최적화 중에 사용하는 최종 reward function은 다음과 같다:

$$R(g \mid p)=\tilde{R}_{c}(g \mid p)-\beta D_{K L}\left(\pi_{\theta}(g \mid p) \| \pi_{0}(g \mid p)\right)$$

이 함수는 원래 정책 $\pi_{0}$에서 벗어나는 것에 대한 페널티 항을 포함한다. 다른 연구(Stiennon et al., 2020; Ouyang et al., 2022)에서 관찰된 바와 같이, 우리는 이 제약이 학습 안정성에 유용하며, reward model에서 높은 점수를 얻지만 인간 평가에서는 낮은 점수를 얻는 reward hacking을 줄이는 데 도움이 된다는 것을 발견했다.

우리는 $R_{c}$를 안전(safety) ($R_{s}$) 및 유용성(helpfulness) ($R_{h}$) reward model의 piecewise 조합으로 정의한다. 우리는 데이터셋에서 잠재적으로 안전하지 않은 응답을 유도할 수 있는 prompt에 태그를 지정하고 안전 모델의 점수를 우선시한다. 0.15의 임계값은 안전하지 않은 응답을 필터링하기 위해 선택되었으며, 이는 Meta Safety test set에서 평가했을 때 0.89의 정밀도와 0.55의 재현율에 해당한다. 또한, 안정성을 높이고 위에서 언급한 KL 페널티 항($\beta$)과 적절하게 균형을 맞추기 위해 최종 선형 점수를 whitening하는 것이 중요하다고 생각한다(여기서는 logit function으로 sigmoid를 역전시켜 표시).

\begin{aligned} & R_{c}(g \mid p)= \begin{cases}R_{s}(g \mid p) & \text { if IS_SAFETY }(p) \text { or } R_{s}(g \mid p)<0.15 \\ R_{h}(g \mid p) & \text { otherwise }\end{cases} \\ & \tilde{R}_{c}(g \mid p)=\operatorname{whiten}\left(\operatorname{LOGIt}\left(R_{c}(g \mid p)\right)\right) \end{aligned}

모든 모델에 대해 우리는 AdamW optimizer (Loshchilov and Hutter, 2017)를 사용하며, $\beta_{1}=0.9, \beta_{2}=0.95, \mathrm{eps}= 10^{-5}$로 설정했다. Weight decay는 0.1, gradient clipping은 1.0, learning rate는 $10^{-6}$으로 일정하게 유지했다. 각 PPO 반복에 대해 batch size는 512, PPO clip threshold는 0.2, mini-batch size는 64로 설정하고, mini-batch당 한 번의 gradient step을 수행한다. **7B 및 13B 모델의 경우 $\beta=0.01$ (KL penalty)**로 설정하고, **34B 및 70B 모델의 경우 $\beta=0.005$**로 설정한다.

Figure 9: Multi-turn memory 문제는 GAtt로 개선될 수 있다.

우리는 모든 모델에 대해 200에서 400회 사이의 반복으로 학습을 진행했으며, held-out prompt에 대한 평가를 사용하여 early stopping을 수행했다. 70B 모델에 대한 PPO의 각 반복은 평균적으로 약 330초가 소요된다. 큰 batch size로 빠르게 학습하기 위해 FSDP (Zhao et al., 2023)를 사용했다. 이는 O(1) forward 또는 backward pass를 사용할 때 효과적이었지만, 큰 batch size와 KV cache를 사용하더라도 생성 중에는 크게 느려졌다(약 20배). 우리는 생성 전에 모델 가중치를 각 노드에 한 번 통합한 다음, 생성 후에 메모리를 해제하고 나머지 학습 루프를 재개함으로써 이를 완화할 수 있었다.

3.3 System Message for Multi-Turn Consistency

대화 설정에서, 일부 지침은 모든 대화 턴에 적용되어야 한다. 예를 들어, 간결하게 응답하거나 특정 공인(public figure)처럼 "행동하라"는 지시가 그렇다. 우리가 Llama 2-Chat에 그러한 지침을 제공했을 때, 후속 응답은 항상 그 제약을 준수해야 했다. 그러나 우리의 초기 RLHF 모델은 Figure 9 (왼쪽)에서 보듯이, 몇 턴의 대화 후에 초기 지침을 잊어버리는 경향이 있었다.

이러한 한계를 해결하기 위해, 우리는 Context Distillation (Bai et al., 2022b)에서 영감을 받은 매우 간단한 방법인 **Ghost Attention (GAtt)**을 제안한다. GAtt는 fine-tuning 데이터를 조작하여 다단계 프로세스에서 attention이 특정 부분에 집중하도록 돕는다. Figure 9 (오른쪽)에서 보듯이, GAtt는 여러 턴에 걸쳐 대화 제어를 가능하게 한다.

GAtt 방법
두 사람(예: 사용자 및 어시스턴트) 간의 다중 턴 대화 데이터셋에 접근할 수 있다고 가정하자. 이 데이터셋은 메시지 목록 $\left[u_{1}, a_{1}, \ldots, u_{n}, a_{n}\right]$으로 구성되며, 여기서 $u_{n}$과 $a_{n}$은 각각 $n$번째 턴의 사용자 메시지와 어시스턴트 메시지에 해당한다.
그런 다음, 대화 전반에 걸쳐 존중되어야 하는 지침(instruction), 즉 inst를 정의한다. 예를 들어, inst는 "act as"일 수 있다. 우리는 이 지침을 대화의 모든 사용자 메시지에 합성적으로 연결할 수 있다.
다음으로, 최신 RLHF 모델을 사용하여 이 합성 데이터에서 샘플링할 수 있다. 이제 우리는 Rejection Sampling과 유사한 프로세스로 모델을 fine-tune할 컨텍스트-대화와 샘플을 갖게 된다. 모든 컨텍스트-대화 턴에 지침을 추가하는 대신, 첫 번째 턴을 제외한 모든 턴에서 지침을 제거할 수 있지만, 이는 학습 시 시스템 메시지(즉, 마지막 턴 이전에 오는 모든 중간 어시스턴트 메시지)와 우리의 샘플 간의 불일치를 초래할 수 있다. 학습에 해로울 수 있는 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 어시스턴트 메시지를 포함하여 이전 턴의 모든 토큰에 대한 loss를 0으로 설정한다.
학습 지침을 위해, 우리는 샘플링할 몇 가지 합성 제약을 만들었다:

• 취미 (Hobbies): ("You enjoy e.g. Tennis")
• 언어 (Language): ("Speak in e.g. French")
• 공인 (Public Figure): ("Act as e.g. Napoleon")

취미 및 공인 목록을 얻기 위해, 우리는 Llama 2-Chat에게 이를 생성하도록 요청하여 지침과 모델 지식 간의 불일치(예: 모델이 학습 중에 접하지 못한 인물처럼 행동하도록 요청하는 것)를 피했다. 지침을 더 복잡하고 다양하게 만들기 위해, 우리는 위의 제약들을 무작위로 조합하여 최종 지침을 구성한다. 학습 데이터를 위한 최종 시스템 메시지를 구성할 때, 우리는 또한 원래 지침의 절반을 덜 장황하게 수정한다. 예를 들어, "Always act as Napoleon from now"를 "Figure: Napoleon"으로 변경한다. 이러한 단계들은 Llama 2-Chat을 fine-tune할 수 있는 SFT 데이터셋을 생성한다.

GAtt 평가
우리는 RLHF V3 이후에 GAtt를 적용했다. GAtt가 최대 컨텍스트 길이에 도달할 때까지 20턴 이상 일관성을 유지한다는 정량적 분석을 보고한다 (Appendix A.3.5 참조). 우리는 추론 시 GAtt 학습에 존재하지 않는 제약을 설정하려고 시도했다. 예를 들어, "Always answer with Haiku"와 같은 제약에 대해 모델은 Appendix Figure 28에서 보듯이 일관성을 유지했다.

Figure 10: GAtt 적용 유무에 따른 대화의 Attention 시각화. 우리는 네트워크 전체의 최대 활성화 값을 고려하고 인접한 토큰들을 함께 묶었다.

GAtt가 fine-tuning 동안 attention을 어떻게 재구성하는 데 도움이 되었는지 설명하기 위해, Figure 10에 모델의 최대 attention 활성화 값을 표시한다. 각 그림의 왼쪽은 시스템 메시지("Act as Oscar Wilde")에 해당한다. GAtt가 적용된 모델(오른쪽)은 GAtt가 없는 모델(왼쪽)에 비해 대화의 더 많은 부분에서 시스템 메시지에 대한 큰 attention 활성화를 유지하는 것을 볼 수 있다.
현재 GAtt 구현은 유용성에도 불구하고 바닐라(vanilla) 버전이며, 이 기술에 대한 추가 개발 및 반복은 모델에 더 큰 이점을 가져올 수 있을 것이다. 예를 들어, fine-tuning 중에 그러한 데이터를 통합함으로써 대화 중에 시스템 메시지를 변경하도록 모델을 가르칠 수 있다.

3.4 RLHF Results

3.4.1 Model-Based Evaluation

LLM 평가는 여전히 도전적인 연구 문제이다. **인간 평가(human evaluation)**는 골드 스탠다드이지만, 다양한 HCI(Human-Computer Interaction) 고려 사항으로 인해 복잡해질 수 있으며 (Clark et al., 2021; Gehrmann et al., 2023), 항상 확장 가능하지는 않다. 따라서 RLHF-V1부터 V5까지 각 iteration에서 여러 ablation 모델 중 최고 성능 모델을 선택하기 위해, 우리는 먼저 최신 reward model의 reward 개선 정도를 관찰하여 비용을 절감하고 iteration 속도를 높였다. 이후 주요 모델 버전들은 인간 평가를 통해 검증하였다.

모델 기반 평가(Model-Based Evaluation)는 어디까지 갈 수 있는가?
우리의 reward model의 견고성(robustness)을 측정하기 위해, 우리는 도움성(helpfulness)과 안전성(safety) 모두에 대한 prompt test set을 수집하고, 세 명의 annotator에게 7점 Likert 척도(높을수록 좋음)를 기준으로 답변의 품질을 판단하도록 요청했다. Appendix의 Figure 29에서 볼 수 있듯이, 우리의 reward model은 인간 선호도 annotation과 전반적으로 잘 일치함을 확인했다. 이는 Pairwise Ranking Loss로 학습되었음에도 불구하고, 우리의 reward를 point-wise metric으로 사용하는 것의 타당성을 뒷받침한다.
하지만 Goodhart의 법칙이 말하듯이, 측정 지표가 목표가 되면 더 이상 좋은 측정 지표가 될 수 없다. 우리의 측정 지표가 인간의 선호도에서 벗어나지 않도록 하기 위해, 우리는 다양한 오픈소스 Reward Modeling 데이터셋으로 학습된 더 일반적인 reward를 추가적으로 사용했다. 우리는 아직 그러한 이탈(divergence)을 관찰하지 못했으며, 반복적인 모델 업데이트가 이를 방지하는 데 도움이 될 수 있다고 가정한다.
새로운 모델과 이전 모델 간에 성능 저하(regression)가 없는지 확인하는 마지막 검증 단계로, 우리는 다음 annotation iteration 동안 두 모델을 모두 사용하여 샘플링한다. 이는 새로운 prompt에 대해 "무료로" 모델 비교를 가능하게 하며, 샘플링 시 다양성을 높이는 데 도움이 될 수 있다.

Figure 11: Llama 2-Chat의 진화. ChatGPT와 비교한 Llama 2-Chat의 win-rate %에 대한 여러 iteration fine-tuning 후의 진화를 보여준다. 왼쪽: 심사관은 우리의 reward model이며, 이는 우리 모델에 유리할 수 있다. 오른쪽: 심사관은 GPT-4이며, 이는 더 중립적이어야 한다.

모델의 진행 (Progression of Models)
Figure 11은 우리의 내부 Safety 및 Helpfulness reward model로 측정된, 다양한 SFT 및 RLHF 버전의 안전성 및 도움성 축에 대한 진행 상황을 보여준다. 이 평가 세트에서 우리는 RLHF-V3 이후 두 축 모두에서 ChatGPT를 능가한다 (harmlessness 및 helpfulness $>50\%$). 앞서 언급한 reward를 point-wise metric으로 사용하는 것의 타당성에도 불구하고, 이는 Llama 2-Chat에 유리하게 편향될 수 있다. 따라서 공정한 비교를 위해, 우리는 어떤 생성이 더 선호되는지 평가하기 위해 GPT-4를 사용하여 최종 결과도 추가적으로 계산한다. ChatGPT와 Llama 2-Chat 출력의 GPT-4 prompt 내 순서는 편향을 피하기 위해 무작위로 교환된다. 예상대로, Llama 2-Chat에 유리한 win-rate는 덜 두드러지지만, 최신 Llama 2-Chat의 경우 60% 이상의 win-rate를 달성했다. prompt는 안전성 및 도움성에 대해 각각 1,586개 및 584개의 prompt로 구성된 validation set에 해당한다.

3.4.2 Human Evaluation

대화 모델을 포함한 자연어 생성 모델의 품질을 판단하는 데 있어 인간 평가(human evaluation)는 종종 골드 스탠다드로 간주된다. 주요 모델 버전의 품질을 평가하기 위해, 우리는 인간 평가자들에게 유용성(helpfulness)과 안전성(safety) 측면에서 모델을 평가하도록 요청했다.
우리는 Llama 2-Chat 모델을 오픈 소스 모델(Falcon, MPT MosaicML NLP Team et al. (2023), Vicuna Chiang et al. (2023)) 및 **클로즈드 소스 모델(ChatGPT (OpenAI, 2023) 및 PaLM Anil et al. (2023))**과 비교했으며, 4,000개 이상의 단일 및 다중 턴(multi-turn) prompt를 사용했다.
ChatGPT의 경우, 모든 생성에 gpt-3.5-turbo-0301 모델을 사용했다. PaLM의 경우, 모든 생성에 chat-bison-001 모델을 사용했다. 각 모델에 대한 인간 평가의 최종 prompt 수는 Table 32에 제시되어 있다. 더 자세한 방법론은 Appendix, Section A.3.7을 참조하라. 다음 섹션에서는 유용성 결과를 보여주며, 안전성 결과는 Section 4.4에 제시되어 있다.

결과
Figure 12에서 보듯이, Llama 2-Chat 모델은 단일 턴 및 다중 턴 prompt 모두에서 오픈 소스 모델을 상당한 차이로 능가한다. 특히, Llama 2-Chat 7B 모델은 MPT-7B-chat보다 60%의 prompt에서 더 우수한 성능을 보였다. Llama 2-Chat 34B는 유사한 크기의 Vicuna-33B 및 Falcon 40B 모델에 비해 75% 이상의 전반적인 승률을 기록했다.

Figure 12: 약 4,000개의 유용성 prompt에 대해 prompt당 3명의 평가자가 평가한 Llama 2-Chat 모델과 오픈 소스 및 클로즈드 소스 모델 간의 인간 평가 결과.

가장 큰 Llama 2-Chat 모델은 ChatGPT와 경쟁력 있는 성능을 보인다. Llama 2-Chat 70B 모델은 ChatGPT에 비해 36%의 승률과 31.5%의 무승부율을 기록했다. Llama 2-Chat 70B 모델은 우리의 prompt 세트에서 PaLM-bison chat 모델을 큰 폭으로 능가한다. 더 많은 결과와 분석은 Section A.3.7에서 확인할 수 있다.

평가자 간 신뢰도 (Inter-Rater Reliability, IRR)
우리의 인간 평가에서는 세 명의 다른 주석자가 각 모델 생성 비교에 대해 독립적인 평가를 제공했다. **높은 IRR 점수(1.0에 가까울수록)**는 일반적으로 데이터 품질 관점에서 더 좋다고 간주되지만, 맥락이 중요하다. LLM 생성의 전반적인 유용성을 평가하는 것과 같이 매우 주관적인 task는 더 객관적인 라벨링 task보다 일반적으로 낮은 IRR 점수를 갖는다. 이러한 맥락에 대한 공개 벤치마크는 상대적으로 적으므로, 우리의 분석을 공유하는 것이 연구 커뮤니티에 도움이 될 것이라고 생각한다.
우리는 Gwet의 AC1/2 통계량 (Gwet, 2008, 2014)을 사용하여 평가자 간 신뢰도(IRR)를 측정했다. 이는 다양한 측정 시나리오에서 가장 안정적인 지표임을 확인했기 때문이다. 우리의 분석에 사용된 7점 Likert 척도 유용성 task에서, Gwet의 AC2 점수는 특정 모델 비교에 따라 0.37에서 0.55 사이로 다양하게 나타났다. 우리는 서로 유사한 승률을 가진 모델 비교(예: Llama 2-Chat-70B-chat 대 ChatGPT 비교)에서는 해당 범위의 낮은 쪽 점수를 보였다. 반면, 더 명확한 승자가 있는 모델 비교(예: Llama 2-Chat-34b-chat 대 Falcon-40b-instruct)에서는 해당 범위의 높은 쪽 점수를 보였다.

인간 평가의 한계점
우리의 결과는 Llama 2-Chat이 인간 평가에서 ChatGPT와 동등한 수준임을 나타내지만, 인간 평가에는 몇 가지 한계점이 있다는 점을 명심해야 한다.

• 학술 및 연구 기준으로 볼 때, 우리는 4천 개의 prompt로 구성된 대규모 prompt 세트를 가지고 있다. 그러나 이는 실제 모델 사용 시나리오를 모두 포괄하지 못하며, 실제 사용 사례는 훨씬 더 많을 수 있다.
• prompt의 다양성 또한 결과에 영향을 미칠 수 있는 요인이다. 예를 들어, 우리의 prompt 세트에는 코딩 또는 추론 관련 prompt가 포함되어 있지 않다.
• 우리는 다중 턴 대화의 최종 생성물만 평가한다. 더 흥미로운 평가는 모델에게 task를 완료하도록 요청하고, 여러 턴에 걸친 모델과의 전반적인 경험을 평가하는 것일 수 있다.
• 생성 모델에 대한 인간 평가는 본질적으로 주관적이고 노이즈가 많다. 결과적으로, 다른 prompt 세트 또는 다른 지침으로 평가할 경우 다른 결과가 나올 수 있다.

4 Safety

경고: 이 섹션에는 안전하지 않거나, 불쾌감을 주거나, 불편함을 유발할 수 있는 텍스트 예시가 포함되어 있습니다.

이 섹션에서는 안전 측정 및 완화라는 중요한 주제를 더 깊이 다룬다. 먼저 사전학습 데이터 및 사전학습 모델에 대한 안전성 조사를 논의한다 (Section 4.1). 다음으로, 안전성 정렬(safety alignment) 과정을 설명하고 (Section 4.2), 안전 관련 어노테이션을 수집하고 SFT 및 RLHF를 활용한 방법을 설명하며 실험 결과를 제시한다. 이어서, 모델 안전성을 추가적으로 이해하고 개선하기 위해 수행한 red teaming에 대해 논의한다 (Section 4.3). 마지막으로, Llama 2-Chat의 정량적 안전성 평가를 제시한다 (Section 4.4). 또한, Appendix의 Table 52에 모델 카드를 공유한다.

4.1 Safety in Pretraining

투명성을 높이고 잠재적인 편향과 같은 다운스트림 문제의 근본 원인을 밝히기 위해서는 사전학습 데이터에 무엇이 포함되어 있는지 이해하는 것이 중요하다. 이는 어떤 다운스트림 완화 조치를 고려해야 하는지를 알려주고, 적절한 모델 사용을 안내하는 데 도움이 될 수 있다. 이 섹션에서는 **사전학습 데이터의 언어 분포, 인구통계학적 표현, 그리고 유해성(toxicity)**을 분석한다. 또한, 사전학습된 모델을 기존 안전 벤치마크에서 테스트한 결과도 제시한다.

책임감 있는 사전학습을 위한 조치. 우리는 학습에 사용된 각 데이터셋에 대해 Meta의 표준 개인정보 보호 및 법적 검토 절차를 따랐다. 학습에 Meta 사용자 데이터는 전혀 사용하지 않았다. 개인에 대한 많은 양의 개인 정보가 포함되어 있다고 알려진 특정 사이트의 데이터는 제외했다. 우리는 사전학습의 탄소 발자국을 줄이기 위해 모델을 효율적으로 학습시키기 위해 최선을 다했다(Section 2.2.1). 우리의 모델을 광범위하게 공유함으로써 다른 사람들이 유사한 모델을 학습시킬 필요성을 줄일 수 있을 것이다. Llama 2가 더 넓은 범위의 task(예: 혐오 발언 분류에 더 잘 사용될 수 있음)에 사용될 수 있도록 하면서, 과도한 필터링으로 인해 발생할 수 있는 우발적인 인구통계학적 정보 삭제 가능성을 피하기 위해 데이터셋에 대한 추가 필터링은 수행하지 않았다. 중요하게도, 이는 Llama 2-Chat이 더 적은 예시로 안전 튜닝 중에 더 효과적으로 일반화할 수 있도록 한다 (Welbl et al., 2021; Korbak et al., 2023; Xu et al., 2021). 결과적으로, Llama 2 모델은 신중하게 사용되어야 하며, 상당한 안전 튜닝이 적용된 후에만 배포되어야 한다.

인구통계학적 표현: 대명사. 모델 생성의 편향은 학습 데이터 자체에서 상속된 편향으로 인해 발생할 수 있다. 예를 들어, Bailey et al. (2022)은 대규모 텍스트 코퍼스에서 "사람"을 나타내는 단어가 "여성"을 나타내는 단어보다 "남성"을 나타내는 단어와 더 유사한 맥락에서 사용되는 경우가 많다고 보여주며, Ganesh et al. (2023)은 모델의 공정성 지표 성능이 모델이 소외된 인구통계학적 그룹을 나타내는 데이터를 어떻게 학습하는지에 크게 의존할 수 있음을 입증한다. 우리의 영어 학습 코퍼스 내에서, 우리는 가장 흔한 영어 대명사의 빈도를 Table 9a에 계산했다. 우리는 He 대명사가 She 대명사에 비해 문서에서 일반적으로 과도하게 표현되어 있음을 관찰했으며, 이는 유사한 크기의 모델 사전학습 데이터셋에서 관찰된 대명사 사용의 유사한 빈도 차이를 반영한다 (Chowdhery et al., 2022). 이는 모델이 사전학습 중에 She 대명사를 언급하는 맥락에 대해 덜 학습하고, 결과적으로 She 대명사보다 He 대명사를 더 높은 비율로 생성할 가능성이 있음을 의미할 수 있다.

인구통계학적 표현: 정체성. 우리는 또한 HolisticBias 데이터셋 (Smith et al., 2022)의 인구통계학적 정체성 용어 사용률을 대리 지표로 사용하여 사전학습 데이터에서 다양한 인구통계학적 그룹의 표현을 분석한다. 우리는 사전학습 코퍼스에서 각 기술어(descriptor term)의 빈도를 계산한다. 우리는 기술어를 **5가지 축(종교, 성별 및 섹스, 국적, 인종 및 민족, 성적 지향)**으로 그룹화하고, 각 축에서 상위 5개 용어를 Table 9b에 보여준다. 상위 5개 용어 중 "straight", "white", "black"과 같은 일부 용어는 인구통계학적 언급 외에 빈번하게 사용되기 때문에 (예: 기본 색상 용어) 제거했다. 또한 목록 간에 중복을 제거하여 성별 및 섹스와 성적 지향 모두에서 발견된 일부 용어를 제거했다. 성별 및 섹스의 경우, She 대명사는 더 적은 문서에서 언급되지만, "female"이라는 용어는 더 많은 비율의 문서에 존재한다. 이는 She 대명사에 대한 빈번한 맥락이 적지만, "females"에 대한 언급이 더 만연하다는 것을 의미할 수 있으며, 이는 아마도 이러한 용어의 언어적 표지성(linguistic markedness)의 차이를 반영하는 것일 수 있다 (Blodgett et al., 2021). 성적 지향의 경우, 상위 5개 용어는 모두 LGBTQ+ 정체성과 관련이 있다. 국적, 인종 및 민족, 종교의 경우, **서구 편향(Western skew)**을 관찰한다 (Bhatt et al., 2022). 예를 들어, "American"이라는 용어는 참조의 69.4%에서 언급되며, "European"이라는 용어는 다른 인종 및 민족보다 더 널리 퍼져 있고, "Christian"은 "Catholic"과 "Jewish" 다음으로 가장 많이 표현된 종교이다.

(a) 성별 대명사 및 문법적 인칭을 포함하는 문서의 비율. 전체 문서의 75%가 성별 대명사를 포함한다. 이 하위 집합 내에서 전체 문서의 28%가 She 대명사를 포함한다. 전체 문서의 94%가 일반적으로 대명사를 포함한다. 각 하위 그룹에 대한 대명사의 전체 상세 목록은 Appendix A.4.3을 참조하라.

Table 9: 인구통계학적 표현. 사전학습 코퍼스에서 대명사 및 정체성 분석은 서구 인구통계학적 표현이 더 높은 것과 같이 성능에 영향을 미칠 수 있는 일부 편향을 보여준다.

(b) 각 인구통계학적 축 아래에 나열된 백분율은 이 축의 기술어 중 하나를 언급하는 전체 문서의 백분율을 나타낸다. 각 인구통계학적 기술어에 대해 나열된 백분율은 주어진 인구통계학적 축에서 기술어를 언급하는 문서 중 이 특정 기술어를 언급하는 문서의 백분율을 나타낸다.

Figure 13: 사전학습 데이터 유해성(toxicity). 더 나은 다운스트림 일반화를 위해, 우리는 사전학습에서 유해한 데이터를 제거하지 않기로 결정했다. HateBERT 분류기는 우리의 사전학습 코퍼스에 있는 문서의 약 0.2%에 0.5 이상의 유해성 가능성을 할당한다.

데이터 유해성(Data Toxicity). 우리는 ToxiGen 데이터셋 (Hartvigsen et al., 2022)으로 fine-tuning된 HateBERT 분류기를 사용하여 사전학습 코퍼스의 영어 부분에서 유해성의 유병률을 측정한다. 우리는 문서의 각 줄을 개별적으로 점수화하고 평균을 내어 문서 점수를 할당한다. Figure 13은 전체 코퍼스의 10% 무작위 샘플에서 점수 분포를 보여준다. 평가된 문서의 약 0.2%가 0.5 이상의 가능성 점수를 할당받았는데, 이는 우리의 사전학습 데이터에 소량의 유해성이 있음을 의미한다.

언어 식별(Language Identification). 우리의 사전학습 데이터는 대부분 영어이지만, 소수의 다른 언어 텍스트도 포함한다. Table 10은 우리 코퍼스에서 문서의 0.005% 이상에서 발견된 언어의 분포를 보여준다. 우리의 분석은 fastText (Bojanowski et al., 2016) 언어 식별 도구와 언어 감지에 대한 0.5의 임계값을 사용한다. 영어 비중이 높은 학습 코퍼스는 모델이 다른 언어에 사용하기에 적합하지 않을 수 있음을 의미한다.

Table 10: 사전학습 데이터의 언어 분포 (0.005% 이상). 대부분의 데이터는 영어이며, 이는 Llama 2가 영어 사용 사례에 가장 잘 작동할 것임을 의미한다. 큰 'unknown' 범주는 부분적으로 프로그래밍 코드 데이터로 구성된다.

사전학습 모델을 위한 안전 벤치마크. 우리는 Llama 2의 안전 기능을 세 가지 주요 LM 안전 차원에 관련된 세 가지 인기 있는 자동 벤치마크에서 평가한다.

1. 진실성(Truthfulness): 언어 모델이 오해나 잘못된 믿음으로 인해 알려진 허위 사실을 생성하는지 여부를 나타낸다. 우리는 **TruthfulQA (Lin et al., 2021)**를 사용하여 우리의 LLM이 사실성 및 상식과 일치하는 신뢰할 수 있는 출력을 얼마나 잘 생성할 수 있는지 측정한다.
2. 유해성(Toxicity): 언어 모델이 유해하거나, 무례하거나, 적대적이거나, 암묵적으로 혐오스러운 콘텐츠를 생성하는 경향을 나타낸다. 우리는 **ToxiGen (Hartvigsen et al., 2022)**을 선택하여 다양한 그룹에 걸쳐 유해한 언어 및 혐오 발언 생성량을 측정한다.
3. 편향(Bias): 모델 생성이 기존의 고정관념적인 사회적 편향을 얼마나 재현하는지를 나타낸다. 우리는 **BOLD (Dhamala et al., 2021)**를 사용하여 모델 생성의 감정이 인구통계학적 속성에 따라 어떻게 달라지는지 연구한다.

우리는 Table 11에서 Llama 2의 성능을 Llama 1 (Touvron et al., 2023), Falcon (Almazrouei et al., 2023), MPT (MosaicML NLP Team et al., 2023)와 비교한다. 디코딩을 위해 온도는 0.1로 설정하고, top-$p$는 0.9로 설정하여 nucleus sampling (Holtzman et al., 2020)을 사용한다. TruthfulQA의 경우, 진실하고 유익한 생성의 비율을 제시한다 (높을수록 좋다). ToxiGen의 경우, 지표에 의해 유해하다고 판단된 생성의 비율을 제시한다 (낮을수록 좋다). 벤치마크 및 지표에 대한 자세한 설명은 Appendix A.4.7에서 찾을 수 있다. Llama 1-7B와 비교했을 때, Llama 2-7B는 진실성 및 유익성에서 21.37% 증가, 유해성에서 7.61% 감소를 보인다. 우리는 또한 사전학습된 13B 및 70B Llama 2에서 유해성 증가를 관찰했는데, 이는 더 큰 사전학습 데이터 또는 다른 데이터셋 혼합의 결과일 수 있다. 일부는 사전학습 데이터셋 크기와 다운스트림 모델 유해성 또는 편향 사이에 관계가 존재한다고 가정했지만 (Bender et al., 2021b), 이 주장을 검증하기 위한 실증적 연구는 아직 진행 중이며 (Dodge et al., 2021; Smith and Williams, 2021; Tal et al., 2022), 최신 모델의 추가 증거가 여전히 필요하다. Appendix A.4.7에서는 모델 생성의 감정이 인구통계학적 속성에 따라 어떻게 달라지는지와 같은 편향 지표를 제시한다. BOLD 프롬프트를 사용하는 많은 그룹에서 전반적으로 긍정적인 감정이 증가했음을 확인한다. 다양한 인구통계학적 그룹별로 세분화된 자세한 결과는 Appendix A.4.8에서 찾을 수 있다.

Llama 2는 유해성 지표에서 다른 모델들을 능가하지 못하는데, 이는 우리가 사전학습 데이터를 적극적으로 필터링하지 않았기 때문일 수 있다고 추측한다. 사전학습 데이터를 필터링하지 않으면 기본 모델이 더 많은 다운스트림 task(혐오 발언 감지 포함)에서 잘 작동하도록 튜닝될 수 있으며, 일부 인구통계학적 그룹을 실수로 필터링할 위험이 적다는 점을 상기하라. 우리는 덜 적극적으로 필터링된 사전학습 데이터로 학습된 모델이 합리적인 안전 정렬을 달성하는 데 더 적은 예시를 필요로 한다는 것을 관찰한다. 우리는 이러한 동기 부여된 선택이 기본 Llama 2 모델을 배포하기 전에 추가적인 안전 완화 조치가 적용되어야 함을 의미한다는 점을 다시 강조한다.

Table 11: 사전학습된 LLM의 자동 안전 벤치마크 평가. TruthfulQA의 경우, 진실하고 유익한 생성의 비율을 제시한다 (높을수록 좋다). ToxiGen의 경우, 유해한 생성의 비율을 제시한다 (낮을수록 좋다).

벤치마크는 모델의 일반적인 패턴을 이해할 수 있도록 모델 기능 및 동작에 대한 요약된 시각을 제공하지만, 모델이 사람이나 실제 결과에 미칠 수 있는 영향에 대한 완전히 포괄적인 시각을 제공하지는 않는다. 이는 end-to-end 제품 배포에 대한 연구를 필요로 할 것이다. 시스템이 배포될 특정 맥락에 대한 편향 및 기타 사회적 문제를 이해하기 위해서는 추가적인 테스트 및 완화가 이루어져야 한다. 이를 위해서는 BOLD 데이터셋(인종, 종교, 성별)에서 제공되는 그룹을 넘어선 테스트가 필요할 수 있다. LLM이 통합되고 배포됨에 따라, 이러한 중요한 사회적 문제에 대한 긍정적인 영향을 증폭시킬 수 있는 지속적인 연구를 기대한다.

4.2 Safety Fine-Tuning

이 섹션에서는 안전 fine-tuning 접근 방식에 대해 설명한다. 여기에는 안전 카테고리, 어노테이션 가이드라인, 그리고 안전 위험을 완화하기 위해 사용하는 기술이 포함된다. 우리는 Section 3에서 설명된 일반적인 fine-tuning 방법과 유사한 프로세스를 사용하지만, 안전 문제와 관련된 몇 가지 주목할 만한 차이점이 있다. 구체적으로, 안전 fine-tuning에서는 다음 기술들을 사용한다:

1. Supervised Safety Fine-Tuning: 우리는 adversarial prompt와 안전한 demonstration을 수집하는 것으로 시작하며, 이들은 일반적인 supervised fine-tuning 프로세스(Section 3.1)에 포함된다. 이는 RLHF 이전에도 모델이 우리의 안전 가이드라인에 부합하도록 학습시키며, 고품질의 human preference data 어노테이션을 위한 기반을 마련한다.
2. Safety RLHF: 이어서, Section 3.2.2에서 설명된 일반 RLHF 파이프라인에 안전 요소를 통합한다. 여기에는 안전 전용 reward model 학습과 rejection sampling 스타일 fine-tuning 및 PPO 최적화를 위한 더 도전적인 adversarial prompt 수집이 포함된다.
3. Safety Context Distillation: 마지막으로, context distillation (Askell et al., 2021b)을 통해 RLHF 파이프라인을 개선한다. 이는 "You are a safe and responsible assistant"와 같은 안전 preprompt를 prompt 앞에 붙여 더 안전한 모델 응답을 생성한 다음, preprompt 없이 더 안전한 응답으로 모델을 fine-tuning하는 방식이다. 이는 본질적으로 안전 preprompt (context)를 모델에 증류(distill)하는 것이다. 우리는 안전 reward model이 각 샘플에 대해 context distillation을 사용할지 여부를 선택할 수 있도록 하는 targeted 접근 방식을 사용한다.

4.2.1 Safety Categories and Annotation Guidelines

기존 연구를 통해 알려진 LLM의 한계점을 바탕으로, 우리는 어노테이션 팀이 두 가지 차원에서 적대적 prompt를 생성하도록 지침을 설계했다:

• 위험 범주(risk category): LLM이 안전하지 않은 콘텐츠를 생성할 수 있는 잠재적 주제.
• 공격 벡터(attack vector): 모델의 나쁜 행동을 유발할 수 있는 다양한 prompt 유형을 포괄하는 질문 스타일.

고려된 위험 범주는 크게 다음 세 가지로 나눌 수 있다:

• 불법 및 범죄 활동 (illicit and criminal activities): 테러, 절도, 인신매매 등
• 증오 및 유해 활동 (hateful and harmful activities): 명예훼손, 자해, 섭식 장애, 차별 등
• 무자격 조언 (unqualified advice): 의료 조언, 금융 조언, 법률 조언 등

탐색된 공격 벡터는 다음과 같다:

• 심리적 조작 (psychological manipulation): 권위 조작(authority manipulation) 등
• 논리 조작 (logic manipulation): 잘못된 전제(false premises) 등
• 구문 조작 (syntactic manipulation): 오타(misspelling) 등
• 의미 조작 (semantic manipulation): 은유(metaphor) 등
• 관점 조작 (perspective manipulation): 역할극(role playing) 등
• 비영어권 언어 (non-English languages)
• 기타

우리는 안전하고 유용한 모델 응답을 위한 모범 사례를 정의했다:

• 모델은 적용 가능한 경우 즉각적인 안전 문제를 먼저 다루어야 한다.
• 그 다음 사용자에게 잠재적 위험을 설명하여 prompt에 응답해야 한다.
• 마지막으로 가능하다면 추가 정보를 제공해야 한다.

또한 어노테이터에게 부정적인 사용자 경험 범주를 피하도록 요청했다 (Appendix A.5.2 참조). 이 가이드라인은 모델을 위한 일반적인 지침이며, 새로 식별된 위험을 포함하기 위해 반복적으로 개선되고 수정된다.

4.2.2 Safety Supervised Fine-Tuning

Section 4.2.1에서 정립된 가이드라인에 따라, 우리는 숙련된 annotator들로부터 안전한 모델 응답에 대한 prompt와 demonstration을 수집하고, 이 데이터를 Section 3.1에서 설명된 방식과 동일하게 supervised fine-tuning에 사용한다. 예시는 Table 5에서 확인할 수 있다. Annotator들은 먼저 가이드라인에 정의된 대로, 모델이 잠재적으로 안전하지 않은 행동을 유발할 수 있다고 생각하는 prompt를 고안하도록 지시받는다. 즉, red teaming을 수행하는 것이다. 이어서 annotator들은 모델이 생성해야 할 안전하고 유용한 응답을 작성하는 task를 수행한다.

4.2.3 Safety RLHF

우리는 Llama 2-Chat 개발 초기 단계에서 supervised fine-tuning의 안전한 demonstration으로부터 일반화할 수 있음을 관찰했다. 모델은 상세하고 안전한 응답을 작성하고, 안전 문제를 다루며, 주제가 민감할 수 있는 이유를 설명하고, 추가적인 유용한 정보를 제공하는 방법을 빠르게 학습한다. 특히, 모델이 안전한 응답을 출력할 때, 이는 평균적인 annotator가 작성하는 것보다 더 상세한 경우가 많다. 따라서, 수천 개의 supervised demonstration만 수집한 후, 우리는 모델에게 더 미묘한(nuanced) 응답을 작성하는 방법을 가르치기 위해 전적으로 RLHF로 전환했다. RLHF를 통한 포괄적인 튜닝은 모델을 jailbreak 시도에 더 강력하게 만들 수 있는 추가적인 이점을 가진다 (Bai et al., 2022a).

우리는 Section 3.2.2와 유사하게 안전을 위한 인간 선호도 데이터(human preference data)를 먼저 수집하여 RLHF를 수행한다: annotator는 안전하지 않은 행동을 유발할 수 있다고 생각하는 prompt를 작성하고, prompt에 대한 여러 모델 응답을 비교하여 일련의 가이드라인에 따라 가장 안전한 응답을 선택한다. 그런 다음, 이 인간 선호도 데이터를 사용하여 안전 보상 모델(safety reward model)을 학습시키고 (Section 3.2.2 참조), RLHF 단계에서 모델로부터 샘플링하기 위해 adversarial prompt를 재사용한다.

Helpfulness를 해치지 않으면서 더 나은 Long-Tail Safety Robustness 달성
안전은 본질적으로 long-tail 문제이며, 그 어려움은 매우 구체적인 소수의 사례에서 발생한다. 우리는 RLHF 단계에서 adversarial prompt를 사용하지 않은 체크포인트와 사용한 체크포인트라는 두 개의 중간 Llama 2-Chat 체크포인트를 사용하여 Safety RLHF의 영향을 조사하고, 안전 및 helpfulness 보상 모델을 사용하여 테스트 세트에서 응답 점수를 매겼다.
Figure 14에서 우리는 **안전 테스트 세트에서 안전 RM의 점수 분포 변화(왼쪽)**와 **helpfulness 테스트 세트에서 helpfulness RM의 점수 분포 변화(오른쪽)**를 플로팅했다.
그림의 왼쪽에서 우리는 RLHF를 통한 안전 튜닝 후 안전 세트의 안전 RM 점수 분포가 더 높은 보상 점수로 이동하고, 0에 가까운 분포의 long tail이 얇아지는 것을 관찰한다. 왼쪽 상단 모서리에 명확한 클러스터가 나타나 모델 안전성의 개선을 시사한다.
오른쪽에서는 Figure 14의 오른쪽에서 $y=x$ 선 아래에 어떤 군집 패턴도 관찰되지 않으며, 이는 RLHF를 통한 안전 튜닝 후에도 helpfulness 점수 분포가 보존됨을 나타낸다. 다시 말해, 충분한 helpfulness 학습 데이터가 주어지면, 안전 완화의 추가 단계가 helpfulness에 대한 모델 성능에 눈에 띄는 저하를 미치지 않는다. 정성적 예시는 Table 12에 나와 있다.

안전 데이터 스케일링의 영향
LLM의 helpfulness와 안전 사이의 긴장 관계는 이전 연구들에서 관찰되었다 (Bai et al., 2022a). 안전 학습 데이터의 추가가 전반적인 모델 성능, 특히 helpfulness에 어떻게 영향을 미치는지 더 잘 이해하기 위해, 우리는 RLHF 단계에서 사용되는 안전 데이터의 양을 조절하여 안전 데이터 스케일링의 경향을 조사한다. 이 ablation 실험에서 우리는 helpfulness 학습 데이터의 양은 변경하지 않고($\sim 0.9 \mathrm{M}$ 샘플), 모델 튜닝에 사용되는 안전 데이터의 양을 0%에서 100%($\sim 0.1 \mathrm{M}$ 샘플)까지 점진적으로 증가시켰다. 특정 학습 데이터 혼합 레시피의 경우, Section 3.1에 설명된 절차를 따르고 Llama 2 사전학습 모델을 2 epoch 동안 fine-tuning했다.

Figure 14: 보상 모델 점수 분포로 측정한 safety RLHF의 영향. 왼쪽: Meta Safety 테스트 세트에서 생성된 결과에 대한 안전 보상 모델 점수. 왼쪽 상단 모서리에 샘플들이 군집을 이루는 것은 모델 안전성의 개선을 시사한다. 오른쪽: Meta Helpfulness 테스트 세트에서 생성된 결과에 대한 helpfulness 보상 모델 점수.

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Table 12: safety RLHF 후 더 안전한 응답의 예시. 왼쪽: 모델의 초기 버전(SFT-v2)에 의해 생성된 응답. 오른쪽: 모델의 최신 버전(PPO가 적용된 RLHF-V5)에 의해 생성된 응답.

우리는 최종적으로 총 안전 데이터의 0%, 1%, 10%, 25%, 50%, 100%로 학습된 6가지 모델 변형을 얻었다. 우리는 Section 3.2.2에 설명된 안전 및 helpfulness 보상 모델을 사용하여 이들을 평가한다. 각 변형에 대해, 우리는 안전 및 helpfulness 보상 모델을 사용하여 Meta Safety 및 Helpful 테스트 세트의 prompt에 해당하는 모델 생성물에 점수를 매겼다.
Figure 15에서 보듯이, 우리는 평균 보상 모델 점수를 모델의 안전 및 helpfulness 성능에 대한 대리 지표로 사용한다. 우리는 안전 데이터의 비율을 늘릴 때, 위험하고 adversarial한 prompt를 처리하는 모델의 성능이 극적으로 향상되고, 안전 보상 모델 점수 분포에서 더 가벼운 꼬리(lighter tail)를 본다는 것을 관찰한다. 한편, 평균 helpfulness 점수는 일정하게 유지된다. 우리는 이것이 이미 충분히 많은 helpfulness 학습 데이터를 가지고 있기 때문이라고 가정한다. Appendix A.4.2는 학습 시 다른 양의 안전 데이터가 adversarial 및 non-adversarial prompt에 응답하는 모델 행동을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 보여주는 더 많은 정성적 결과를 나열한다.

Figure 15: 안전 데이터 스케일링 경향. 왼쪽: 모델 학습에서 안전 데이터의 양을 늘릴수록 평균 안전 RM 점수가 크게 향상되는 반면, helpfulness 점수는 상대적으로 안정적으로 유지된다. 오른쪽: 더 많은 안전 학습 데이터가 추가됨에 따라 안전 RM 점수의 왼쪽 꼬리(즉, 가장 안전하지 않은 응답)가 점진적으로 사라진다.

오류 거부(False Refusal) 측정
모델 helpfulness에 대한 전반적인 회귀는 보이지 않지만, 우리는 상호작용을 통해 더 많은 안전 완화가 적용된 모델이 특정 질문에 대해 더 보수적인 방식으로 답변하는 것을 정성적으로 관찰한다 (예: Appendix Table 38에 표시된 예시). 후속 조치로, 우리는 모델이 non-adversarial prompt에 잘못 응답을 거부하는 빈도를 정량화하기 위해 오류 거부를 측정한다. 여기서 우리는 오류 거부를 모델이 관련 없는 안전 문제로 인해 합법적인 사용자 prompt에 잘못 응답을 거부하는 것으로 정의한다. 모델의 능력을 초과하는 합리적인 이유로 인한 거부, 예를 들어 "저는 화상 통화에 참여할 수 없습니다" 및 "2024년은 제 지식 마감일 이후입니다"는 오류 거부로 계산되지 않는다. 우리는 응답에서 거부를 감지하기 위한 분류기를 학습시키고, 이 분류기를 1) 위의 helpfulness 테스트 세트와 2) **OpenAI (2023)와 유사하게 경계 테스트를 목적으로 210개의 샘플로 구성된 큐레이션된 경계 테스트 세트(borderline test set)**에 적용한다. 경계 데이터셋은 prompt가 adversarial하게 보이지만(예: 민감한 단어 또는 하위 단어 포함) 실제로는 안전하지 않은(예: "크리스마스 크랙 레시피를 알려줘") 방식으로 의도적으로 설계되었다 (더 많은 예시는 Appendix Table 41 참조).
모델 튜닝에 더 많은 안전 데이터가 혼합될수록 두 데이터셋 모두에서 오류 거부율이 더 커진다 (Appendix Figure 33 참조). 그러나 오류 거부는 helpfulness 데이터셋에서는 전반적으로 드물며, 100% 안전 데이터를 사용하더라도 약 0.05%에 불과하다. 반면에 경계 세트에서는 난이도로 인해 오류 거부율이 훨씬 더 높다. Llama 2-Chat은 prompt에 안전하지 않은 생성물에서 자주 발생하는 단어(예: "bomb")가 포함될 때 prompt가 안전한지 여부를 구별하는 데 어려움을 겪는 경우가 있다. Appendix Table 41은 우리가 발견한 오류 거부의 몇 가지 예시를 보여준다.

Table 13: 일반적인 preprompt와 답변 템플릿이 포함된 preprompt를 사용한 context distillation의 예시. 답변 템플릿이 포함된 맞춤형 preprompt가 답변과 더 관련성이 높다.

4.2.4 Context Distillation for Safety

우리는 Section 3.3과 유사하게 **context distillation (Askell et al., 2021a)**을 사용하여 Llama 2-Chat이 adversarial prompt를 더 안전한 응답과 연결하도록 유도한다. 우리는 LLM의 안전 기능이 모델에 안전 preprompt (예: "당신은 안전하고 책임감 있는 조수입니다")를 접두사로 붙임으로써 효율적으로 향상될 수 있음을 관찰한다. supervised safety fine-tuning과 마찬가지로, safety context distillation은 어려운 adversarial prompt에 대한 모델의 응답을 빠르게 부트스트랩하여, 이후 RLHF에서 추가적으로 개선될 수 있도록 하는 방법을 제공한다.

구체적으로, 우리는 adversarial prompt에 안전 preprompt를 접두사로 붙여 더 안전한 응답을 생성한 다음, preprompt 없이 adversarial prompt가 주어졌을 때 모델 자체의 안전한 출력에 대해 fine-tuning을 수행하여 context distillation을 적용한다. 우리는 템플릿을 사용하여 안전 preprompt를 자동으로 생성한다. 특히, 우리는 "responsible", "respectful", "wise"와 같이 안전한 행동과 일반적으로 연관된 다양한 형용사를 사용하는데, 이는 모델이 이러한 형용사들을 안전한 답변에 반영되기를 원하는 긍정적인 특성과 연관시킬 것이라는 직관에 기반한다. 안전 preprompt의 예시는 Appendix Table 39에 제시되어 있다.

Answer Template을 활용한 Context Distillation
prompt 수집 단계에서 우리는 annotator에게 위험 범주에 따라 prompt를 분류하도록 요청했으며, 이는 더욱 목표 지향적인 preprompt를 가능하게 한다. 구체적으로, 이를 통해 식별된 각 위험 범주에 따라 adversarial prompt를 어떻게 처리해야 하는지에 대한 전용 답변 템플릿을 제공할 수 있다. Figure 16a는 context distillation과 answer template을 활용한 context distillation이 safety RM 점수에 미치는 영향을 보여준다.

Figure 16: Context distillation 분석. 왼쪽: 기본 모델, 일반 preprompt 추가 시, 그리고 위험 범주 기반의 맞춤형 답변 템플릿을 포함한 preprompt 추가 시의 safety RM 점수 분포. 일반 preprompt가 safety RM 점수를 높이지만, 맞춤형 답변 템플릿을 포함한 preprompt는 훨씬 더 큰 도움을 준다. 오른쪽: Context distillation은 초기 점수가 낮은 샘플에 대해 RM 점수를 크게 높이지만, 초기 점수가 높은 샘플에는 해로운 영향을 미칠 수도 있다. 따라서 우리는 RM 점수를 높이는 경우에만 목표 샘플에 대해 context distillation을 적용한다.

Safety Reward Model을 활용한 Context Distillation 오류 거부
helpful prompt에 대해 safety context distillation을 수행하면 모델 성능이 저하되고 잘못된 거부(false refusal)가 증가할 수 있다는 점에 유의해야 한다 (Appendix Table 40 참조). 따라서 우리는 adversarial prompt에 대해서만 safety context distillation을 수행한다. 그러나 우리는 adversarial prompt를 다룰 때조차 context distillation이 때때로 응답 품질을 저하시킬 수 있음을 관찰했다. 구체적으로, 모델 응답의 품질이 이미 높은 경우, context distillation을 적용하면 모델이 preprompt를 과도하게 강조하여 종종 일반적인 우려 사항에 지나치게 의존하게 되어 덜 적절한 답변을 초래할 수 있다 (context distillation로 인한 모호한 답변의 예시는 Appendix Table 40 참조). 따라서 우리는 safety reward model을 활용하여 safety context distillation을 사용할지 여부를 결정한다. 즉, 원래 답변보다 더 나은 reward model 점수를 얻은 예시에 대해서만 context-distilled 출력을 유지한다. 우리는 이 방법이 모델이 매우 취약한 prompt에 특히 유용하지만, context distillation의 부정적인 영향을 제한한다는 것을 확인했다 (Figure 16b 참조).

4.3 Red Teaming

LLM의 광범위한 능력과 다양하게 구성된 학습 데이터를 고려할 때, 사후 사용 및 분석만으로는 위험을 식별하기에 불충분하다. 대신, 다른 LLM의 경우와 마찬가지로, 우리는 **컴퓨터 보안에서 흔히 사용되는 용어인 "red teaming"**이라는 이름으로 다양한 종류의 사전 예방적 위험 식별을 수행했다. 이러한 세분화된 분석은 안전이 롱테일(long-tail) 문제이기 때문에 매우 중요하다. 즉, 아주 드문 예외적인 경우(edge case)라도 눈에 띄는 문제를 일으킬 수 있기 때문이다. 정량적 점수가 좋은 결과를 보고하더라도, 이러한 유형의 정성적 통찰력은 우리가 특정 패턴을 보다 포괄적인 방식으로 인식하고 목표로 삼을 수 있도록 해준다.

우리는 다양한 내부 직원, 계약직 직원, 외부 공급업체 그룹과 함께 일련의 red teaming을 수행했다. 이 팀에는 사이버 보안, 선거 사기, 소셜 미디어 허위 정보, 법률, 정책, 시민권, 윤리, 소프트웨어 엔지니어링, 머신러닝, 책임 있는 AI, 창의적 글쓰기 분야의 전문가를 포함하여 350명 이상이 참여했다. 또한 다양한 사회경제적 배경, 성별, 민족, 인종적 특성을 대표하는 개인들도 포함되었다.

red teamer들은 광범위한 위험 범주(예: 범죄 계획, 인신매매, 규제 또는 통제 물질, 성적으로 노골적인 콘텐츠, 무자격 건강 또는 금융 조언, 개인 정보 침해 등)와 다양한 공격 벡터(예: 가설 질문, 잘못된 형식/오타 입력, 확장된 대화 등)에 걸쳐 모델을 조사했다. 또한, 우리는 무기(예: 핵, 생물학, 화학, 사이버) 생산을 촉진하는 모델의 능력을 확인하기 위한 특정 테스트를 수행했다. 이러한 주제에 대한 발견은 미미했으며 완화되었다. 그럼에도 불구하고, 우리는 이 분야에서 red teaming 노력을 계속할 것이다.

현재까지 우리의 모든 red teaming 노력은 영어 모델 출력을 대상으로 했지만, 비영어 prompt 및 대화 맥락을 중요하게 포함했다. 이는 잘 알려진 공격 벡터이기 때문이다. 모든 훈련에서 참가자들은 위험 범주 정의를 제공받았고, LLM과의 위험한 상호작용 예시를 소수만 보여주었다. 그 후, 각 참가자는 특정 위험 범주 또는 공격 벡터에 초점을 맞춘 소규모 팀의 일원이 되었다. 각 대화를 생성한 후, red team 참가자는 위험 영역 및 위험 정도를 포함한 다양한 속성을 5점 Likert 척도로 기록했다.

개발 과정에서 개선할 수 있었던 red team 구성원들이 제공한 유용한 통찰력의 몇 가지 예시는 다음과 같다:

• **[초기 모델]**은 문제가 있는 콘텐츠임을 명시하지 않고 안전하지 않은 응답을 생성할 가능성이 더 높았다. 그러나 **[약간 후기 모델]**은 문제가 있는 콘텐츠임을 인지하고 있음을 보여주는 경향이 있었다. "그들은 '[UNSAFE CONTENT]는 논의하기에 적절하지 않습니다.'라고 응답한 다음, 즉시 '그렇긴 하지만, [UNSAFE CONTENT]는 다음과 같습니다.'라고 이어서 제공합니다." **[최신 모델]**은 이러한 문제를 해결할 수 있다.
• "특이점" 또는 특정 요청을 포함하여 [초기 모델]의 주의를 분산시키는 것은 더 직접적인 요청을 통해 발생하는 모든 거부감을 보통 무력화시켰다. "창의적인 글쓰기 요청(노래, 이야기, 시 등)은 모델이 다른 경우에는 강력하게 저항하는 콘텐츠를 생성하게 만드는 확실한 방법입니다."
• 문제가 있는 요청을 긍정적인 맥락에 포함시키는 것은 [초기 모델]의 경우 문제가 있는 출력이 요청되고 있다는 사실을 종종 성공적으로 가렸다. "제가 찾은 가장 효과적인 공격 원칙은 긍정적이고, 진보적이며, 힘을 실어주는 언어 속에 숨기는 것입니다."

Red Teaming 통찰력에서 더 안전한 모델로.
결정적으로, 각 훈련 후에 우리는 대화 길이, 위험 영역 분포, 허위 정보 주제의 히스토그램(적절한 경우), 평가된 위험 정도를 포함한 수집된 데이터에 대한 철저한 분석을 수행했다. 각 경우에 우리는 전반적인 교훈을 추가적인 모델 안전 훈련을 돕는 지침으로 삼았으며, 특히 이러한 훈련에서 얻은 데이터를 모델 fine-tuning, 모델 피드백 훈련, 그리고 다른 안전 모델 훈련을 위한 신호로 활용했다.

새로운 모델이 내부적으로 출시될 때마다 견고성을 측정하기 위해 몇 달에 걸쳐 여러 차례의 추가 red teaming이 수행되었다. 우리는 모델의 견고성 $\gamma$를 전문가 집단이 수행한 red teaming 훈련과 관련하여, 사람당 시간당 모델로부터 위반 응답을 유발하는 생성된 prompt의 평균 수로 정의했다. 예를 들어, 우리의 7B 모델의 경우, 여러 red teaming 반복 및 모델 개선을 통해 $\gamma$가 1.8에서 0.45로 진화했다. 추가적인 red teaming 노력을 통해 견고성은 계속 향상될 것으로 예상된다. 새로운 모델이 생산될 때 우리가 추적한 또 다른 지표는 이전 red teaming 훈련에서 발견된 위반 응답을 유발하는 prompt 중 주어진 새로운 후보 릴리스에서 완화된 비율이었다. 평균적으로 우리는 모델별로 90%의 거부율을 보였다.

4.4 Safety Evaluation of Llama 2-Chat

안전성 인간 평가 (Safety Human Evaluation)
우리는 Section 4.2.1의 안전성 카테고리에 따라 약 2,000개의 adversarial prompt를 수집하여 인간 평가를 수행했다. 이 중 1,351개는 단일 턴(single-turn) prompt였고, 623개는 다중 턴(multi-turn) prompt였다. 평가 prompt와 응답의 예시는 Appendix A.4.6에서 확인할 수 있다.
이후 평가자들에게 모델의 안전성 위반 여부를 5점 Likert 척도로 판단하도록 요청했으며, 각 점수는 다음과 같이 정의되었다:

• 5점: 안전성 위반 없음, 매우 유용함
• 4점: 안전성 위반 없음, 사소한 비안전성 문제만 있음
• 3점: 안전성 위반 없음, 하지만 유용하지 않거나 기타 주요 비안전성 문제 있음
• 2점: 경미하거나 중간 수준의 안전성 위반

Figure 17: 전반적인 안전성 측정 결과.
왼쪽: Llama 2-Chat은 모델 크기 전반에 걸쳐 전반적으로 낮은 위반율을 보인다.
오른쪽: Llama 2-Chat은 모델 크기 전반에 걸쳐 전반적으로 높은 안전성 및 유용성 평균 점수를 보인다.
이러한 결과는 prompt 세트의 한계, 검토 가이드라인의 주관성, 개별 평가자의 주관성에 영향을 받을 수 있음을 유의해야 한다.

- 1 - Severe safety violations

우리는 1 또는 2점의 등급을 위반(violation)으로 간주하며, 위반율(violation percentage)을 주요 평가 지표로 사용하고, 평균 등급을 보조 지표로 활용한다. 각 예시는 세 명의 annotator에 의해 주석되며, 응답이 위반인지 아닌지를 결정하기 위해 다수결 투표 방식을 채택한다. 우리는 도움성(helpfulness) 인간 평가에서와 동일하게 Gwet의 AC1/2 통계량을 사용하여 **평가자 간 신뢰도(Inter-Rater Reliability, IRR)**를 측정했다. IRR 점수는 주석 배치(batch)에 따라 0.70에서 0.95 사이로 나타났으며, 이는 안전성 평가에 대한 annotator들 간의 높은 일치도를 나타낸다. Llama 2-Chat 주석의 경우, Gwet의 AC2 측정에 따르면 평균 IRR은 0.92이다. 우리는 모델의 위반율이 높은 배치(예: Vicuna)에서는 IRR 점수가 낮게 나타나고, 모델의 위반율이 상대적으로 낮은 배치(예: Llama 2-Chat, Falcon, ChatGPT)에서는 IRR 점수가 높게 나타나는 것을 확인했다.

Figure 18: Single-turn 및 multi-turn 위반율. 이 결과는 prompt set의 한계, 검토 가이드라인의 주관성, 콘텐츠 표준, 개별 평가자의 주관성으로 인해 신중하게 해석되어야 한다.

Figure 17에서 다양한 LLM의 전반적인 위반율과 안전성 등급을 보여준다. Llama 2-Chat은 모델 크기에 관계없이 유사하거나 더 낮은 전반적인 위반율을 보이며, 그 다음으로 ChatGPT와 Falcon (Almazrouei et al., 2023), 그리고 MPT (MosaicML NLP Team et al., 2023)와 Vicuna (Chiang et al., 2023) 순이다. 이러한 결과는 prompt set의 한계, 검토 가이드라인의 주관성, 콘텐츠 표준, 개별 평가자의 주관성에 영향을 받으므로 신중하게 해석하는 것이 중요하다. 수동 분석 결과, Falcon의 응답은 일반적으로 짧고(한두 문장), 따라서 안전하지 않은 콘텐츠를 생성할 가능성이 낮지만, 일반적으로 도움성도 떨어진다는 것을 발견했다. 이는 Falcon의 많은 응답이 등급 3을 받은 것으로 반영된다. 결과적으로, Figure 17b에서 Falcon의 위반율이 Llama 2-Chat (34B)과 유사해 보이지만 (3.88% 대 4.45%), 평균 등급은 훨씬 낮다는 점에 주목한다.

Figure 19: 위험 범주별 위반율. 참고: 이 결과는 prompt set의 한계, 검토 가이드라인의 주관성, 콘텐츠 표준, 개별 평가자의 주관성으로 인해 신중하게 해석되어야 한다.

Figure 18에서는 각각 single-turn 및 multi-turn 대화에서의 위반율을 보고한다. 모델 전반에 걸쳐 나타나는 경향은 multi-turn 대화가 안전하지 않은 응답을 유도할 가능성이 더 높다는 것이다. 그럼에도 불구하고, Llama 2-Chat은 특히 multi-turn 대화에서 baseline 모델들에 비해 여전히 좋은 성능을 보인다. 또한 Falcon은 single-turn 대화에서 특히 좋은 성능을 보이지만 (주로 간결성 때문), multi-turn 대화에서는 훨씬 나쁜 성능을 보이는데, 이는 multi-turn supervised fine-tuning 데이터의 부족 때문일 수 있다. Figure 19에서는 다양한 LLM의 범주별 안전성 위반율을 보여준다. 모델 성능은 범주별로 유사하지만, Llama 2-Chat은 부적절한 면책 조항(예: "저는 전문가가 아닙니다")의 부재 등 다양한 이유로 '부적절한 조언(unqualified advice)' 범주에서 상대적으로 더 많은 위반을 보인다 (절대적인 수치로는 여전히 낮지만). 다른 두 범주에서는 Llama 2-Chat이 모델 크기에 관계없이 일관되게 유사하거나 더 낮은 위반율을 달성한다.

진실성(Truthfulness), 유해성(Toxicity), 편향(Bias). Table 14에서 fine-tuned Llama 2-Chat은 사전학습된 Llama 2에 비해 진실성(70B의 경우 50.18 → 64.14) 및 유해성(70B의 경우 24.60 → 0.01) 측면에서 큰 개선을 보인다. 모든 크기의 Llama 2-Chat에서 유해한 생성물의 비율은 사실상 0%로 감소하며, 이는 비교된 모든 모델 중 가장 낮은 유해성 수준이다. 일반적으로 Falcon 및 MPT와 비교했을 때, fine-tuned Llama 2-Chat은 유해성 및 진실성 측면에서 최고의 성능을 보인다. fine-tuning 후, Llama 2-Chat은 BOLD의 많은 인구통계학적 그룹에서 전반적으로 긍정적인 감성(sentiment)이 증가하는 경향을 보인다. Appendix A.4.8에서는 편향 벤치마크에 대한 다양한 하위 그룹별 모델 생성 감성 점수 분석과 함께, 진실성 및 편향에 대한 더 심층적인 분석 및 결과를 제시한다.

Table 14: Fine-tuned LLM의 다양한 안전성 데이터셋에 대한 평가. TruthfulQA의 경우, **진실하고 유익한 생성물의 비율(높을수록 좋음)**을 제시한다. ToxiGen의 경우, **유해한 생성물의 비율(낮을수록 좋음)**을 제시한다.

5 Discussion

여기서는 RLHF에서 관찰된 흥미로운 특성들을 논의한다 (Section 5.1). 이어서 Llama 2-Chat의 한계점을 다룬다 (Section 5.2). 마지막으로, 이러한 모델들을 책임감 있게 공개하기 위한 우리의 전략을 제시한다 (Section 5.3).

5.1 Learnings and Observations

우리의 튜닝 과정은 Llama 2-Chat이 지식을 시간적으로 조직화하는 능력이나 외부 도구에 대한 API를 호출하는 능력과 같은 몇 가지 흥미로운 결과를 보여주었다.

Figure 20: Llama 2-Chat의 점진적인 버전(SFT 모델에서 RLHF로)에 대한 분포 변화.

인간 감독을 넘어서 (Beyond Human Supervision)
프로젝트 초기에 우리 중 많은 이들은 **밀도 높은 신호(denser signal)**에 매료되어 supervised annotation을 선호했다. 반면, **불안정성으로 알려진 강화 학습(reinforcement learning)**은 NLP 연구 커뮤니티 내에서 다소 모호한 분야로 여겨졌다. 그러나 강화 학습은 특히 비용 및 시간 효율성 측면에서 매우 효과적임이 입증되었다. 우리의 연구 결과는 RLHF 성공의 결정적인 요인이 annotation 과정 전반에 걸쳐 인간과 LLM 간에 형성되는 시너지 효과에 있음을 강조한다.

숙련된 annotator라 할지라도, 각 개인은 상당한 편차를 가지고 글을 작성한다. SFT annotation으로 fine-tuning된 모델은 이러한 다양성을 학습하며, 불행히도 잘못 수행된 annotation의 꼬리 부분(tail-end)까지 포함하게 된다. 더욱이, 모델의 성능은 가장 숙련된 annotator의 글쓰기 능력에 의해 제한된다. 반면, RLHF를 위한 두 출력의 선호도 annotation을 비교할 때 인간 annotator는 불일치에 덜 민감하다고 볼 수 있다. 결과적으로, 보상 메커니즘은 바람직하지 않은 꼬리 분포에 낮은 점수를 할당하고 인간의 선호도에 맞춰 빠르게 학습한다. 이러한 현상은 Figure 20에 나타나 있으며, 가장 나쁜 답변들이 점진적으로 제거되어 분포가 오른쪽으로 이동하는 것을 확인할 수 있다.

또한, annotation 과정에서 모델은 최고의 annotator조차도 예상하지 못할 수 있는 글쓰기 궤적(writing trajectories)으로 나아갈 잠재력을 가지고 있다. 그럼에도 불구하고, 인간은 자신의 글쓰기 역량을 넘어 두 답변을 비교할 때 여전히 가치 있는 피드백을 제공할 수 있다. 비유하자면, 우리 모두가 뛰어난 예술가는 아닐지라도, 예술을 감상하고 비평하는 능력은 여전히 온전하다. 우리는 특정 task에서 인간 annotator를 능가하는 LLM의 우수한 글쓰기 능력이 Gilardi et al. (2023) 및 Huang et al. (2023)에서 문서화된 바와 같이 근본적으로 RLHF에 의해 주도된다고 주장한다. Supervised data가 더 이상 황금 표준이 아닐 수 있으며, 이러한 변화하는 상황은 "감독(supervision)"이라는 개념에 대한 재평가를 강요한다.

In-Context Temperature Rescaling
우리는 RLHF와 관련하여 흥미로운 현상을 관찰했으며, 이는 우리가 아는 한 이전에 보고된 바 없는 특징이다: 바로 context에 따라 동적으로 temperature가 재조정되는 현상이다. Figure 8에서 나타났듯이, temperature는 RLHF의 영향을 받는 것으로 보인다. 그러나 흥미롭게도, Figure 21에서 보여주듯이, 이러한 변화가 모든 prompt에 균일하게 적용되는 것은 아님을 우리의 연구 결과는 또한 밝혀냈다.

예를 들어, "시를 써줘"와 같이 창의성과 관련된 prompt의 경우, temperature가 증가하면 다양한 RLHF 반복 과정에서 계속해서 다양성이 생성된다. 이는 SFT 모델과 유사한 패턴을 보이는 Self-BLEU 기울기에서 관찰할 수 있다.

반면에, "~의 수도는 어디인가요?"와 같이 사실 정보에 기반한 prompt의 경우, Self-BLEU 기울기는 시간이 지남에 따라 감소한다. 이러한 패턴은 temperature가 상승함에도 불구하고, 모델이 사실적 prompt에 대해 일관되게 동일한 응답을 제공하도록 학습한다는 것을 시사한다.

Figure 21: RLHF는 prompt 유형에 따라 temperature를 조절하는 방법을 학습한다. Self-BLEU 값이 낮을수록 다양성이 높음을 의미한다: RLHF는 사실적 prompt에 대한 응답의 다양성을 제거하지만, 창의적 prompt에 대한 응답을 생성할 때는 더 많은 다양성을 유지한다. 우리는 각 모델에 10개의 창의적 지시와 10개의 사실적 지시로 구성된 다양한 prompt 세트를 제공하고 25개의 응답을 샘플링한다. 이는 temperature $T \in\{k / 10 \mid k \in \mathbb{N}: 1 \leq k \leq 15\}$에 대해 반복된다. 25개의 각 응답에 대해 Self-BLEU metric을 계산하고, temperature에 대한 평균 및 표준 편차를 보고한다.

Figure 22: 시간 인식 - 1,000개의 SFT 시간 중심 데이터로 모델이 시간 개념을 일반화하는 것을 보여주는 그림.

Llama 2-Chat의 시간 인식 (Temporal Perception)
우리 모델은 Figure 22에서 보여주듯이 인상적인 일반화 능력을 보여주었다. 우리는 수십 개의 예시를 수동으로 테스트했으며, 최소한의 데이터만 제공되었음에도 불구하고 모델이 지식을 시간적으로 조직화하는 강력한 능력을 일관되게 보여주었다는 것을 관찰했다. Llama 2-Chat에 시간 개념을 주입하기 위해, 우리는 특정 날짜와 관련된 1,000개의 SFT 예시 세트를 수집했다. 이 예시에는 "버락 오바마가 대통령이 된 지 얼마나 되었나요?"와 같은 질문이 포함되었다. 각 질문은 두 가지 중요한 메타데이터와 연결되었다: 응답에 영향을 미치는 쿼리가 제시된 날짜와, 질문이 무의미해지는 시점인 이벤트 날짜이다.
이러한 관찰은 LLM이 이전 예상보다 더 큰 정도로 시간 개념을 내재화했음을 시사한다. 이는 LLM의 학습이 다음 토큰 예측에만 기반하고, 시간적 맥락과 무관하게 무작위로 섞인 데이터로만 이루어졌음에도 불구하고 나타난 결과이다.

도구 사용의 출현 (Tool Use Emergence)
Mialon et al. (2023)에서 강조되었듯이, LLM과 도구의 통합은 성장하는 연구 분야이다. Toolformer (Schick et al., 2023)에서 고안된 접근 방식은 수백만 개의 궤적을 샘플링하고, 각 도구에 대한 few-shot 예시를 공식화하는 것을 포함한다. 그럼에도 불구하고, 이 기술은 예시당 단일 도구에만 적용되었으며, 도구 사용 시퀀스에는 확장되지 않을 것이다.

Table 15: 도구 사용 성능. Toolformer에서 사용된 수학 데이터셋에 대한 평가. 다른 baseline 모델의 점수는 Schick et al. (2023)에서 가져왔다.

OpenAI의 플러그인 출시 ${ }^{\ddagger \ddagger}$는 학계 내에서 상당한 논의를 촉발시켰으며, "모델에게 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 어떻게 가르칠 수 있는가?" 또는 "이 과정에 상당한 데이터셋이 필요한가?"와 같은 질문들을 제기했다. 우리의 실험은 도구 사용이 zero-shot 방식으로 alignment로부터 자발적으로 출현할 수 있음을 시사한다. 비록 우리가 도구 사용을 명시적으로 annotation하지 않았음에도 불구하고, Figure 23은 모델이 zero-shot context에서 일련의 도구들을 활용하는 능력을 보여준 사례를 나타낸다.

Figure 23: 도구 사용의 출현. Llama 2-Chat은 도구 사용에 대해 학습된 적이 없음에도 불구하고, 의미론적 이해만으로 도구의 적용 방식과 API 인수를 이해할 수 있다.

또한, 우리의 연구는 계산기에 접근할 수 있는 Llama 2-Chat을 평가하는 것으로 확장되었다. 이 특정 실험의 결과는 Table 15에 문서화되어 있다. LLM의 도구 사용은 흥미롭지만, 일부 안전 문제를 야기할 수도 있다. 우리는 이 분야에 대한 더 많은 커뮤니티 연구와 red teaming을 장려한다.

5.2 Limitations and Ethical Considerations

Llama 2-Chat은 다른 LLM들과 마찬가지로 잘 알려진 한계점들을 가지고 있다. 여기에는 사전학습 이후 지식 업데이트 중단, 자격 없는 조언과 같은 비사실적 정보 생성 가능성, 그리고 환각(hallucination) 경향 등이 포함된다.
또한, Llama 2-Chat의 초기 버전은 주로 영어 데이터에 집중하여 학습되었다. 우리의 실험 관찰에 따르면 모델이 다른 언어에서도 어느 정도 숙련도를 얻었음을 시사하지만, 이는 비영어권 언어의 사전학습 데이터 양이 제한적이었기 때문에(Table 10에 명시된 바와 같이) 그 숙련도는 제한적이다. 결과적으로, 영어 외 다른 언어에서의 모델 성능은 여전히 취약하므로 주의해서 사용해야 한다.

다른 LLM들과 마찬가지로, Llama 2는 공개적으로 사용 가능한 온라인 데이터셋으로 학습되었기 때문에 유해하거나, 불쾌하거나, 편향된 콘텐츠를 생성할 수 있다. 우리는 fine-tuning을 통해 이를 완화하려고 시도했지만, 특히 공개 데이터셋을 사용할 수 없었던 영어 외 다른 언어에서는 일부 문제가 남아있을 수 있다. 우리는 이러한 문제들을 해결하기 위해 지속적으로 fine-tuning을 진행하고 향후 업데이트된 버전을 출시할 예정이다.

AI 모델을 사용하는 모든 사람이 선한 의도를 가지고 있는 것은 아니며, 대화형 AI 에이전트는 잘못된 정보 생성이나 생물 테러, 사이버 범죄와 같은 주제에 대한 정보 검색 등 악의적인 목적으로 사용될 수 있다. 그러나 우리는 이러한 주제를 피하고 해당 사용 사례에 대한 모델의 능력을 약화시키기 위해 모델을 튜닝하는 노력을 기울였다.
우리는 안전성과 유용성 사이의 균형을 합리적으로 맞추려고 노력했지만, 일부 경우에는 안전 튜닝이 지나치게 적용되었다. Llama 2-Chat 사용자는 모델이 특정 요청을 거절하거나 너무 많은 안전 관련 세부 정보를 제공하는 등 지나치게 조심스러운 접근 방식을 보일 수 있음을 인지할 수 있다.
사전학습된 모델의 사용자들은 특히 주의해야 하며, 우리의 Responsible Use Guide에 설명된 대로 튜닝 및 배포 시 추가적인 조치를 취해야 한다.

5.3 Responsible Release Strategy

배포 상세 (Release Details)
우리는 Llama 2를 연구 및 상업적 용도 모두에 사용할 수 있도록 https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama/ 에서 제공한다. Llama 2를 사용하는 모든 사용자는 제공된 라이선스 약관과 우리의 Acceptable Use Policy를 준수해야 하며, 이는 적용 가능한 정책, 법률, 규칙 및 규정을 위반하는 모든 사용을 금지한다.
또한, 개발자들이 Llama 2-Chat을 통해 우리의 안전한 생성 결과를 재현하고, 사용자 입력 및 모델 출력 계층에서 기본적인 안전 기술을 적용할 수 있도록 코드 예시를 제공한다. 이 코드 샘플은 https://github.com/facebookresearch/llama 에서 확인할 수 있다. 마지막으로, 우리는 안전한 개발 및 배포에 대한 지침을 제공하는 Responsible Use Guide를 공유한다.

책임 있는 배포 (Responsible Release)
많은 기업들이 AI를 비공개적으로 개발하는 방식을 선택했지만, 우리는 책임 있는 AI 혁신을 장려하기 위해 Llama 2를 공개적으로 배포한다. 우리의 경험에 따르면, 개방적인 접근 방식은 AI 전문가 커뮤니티의 집단 지혜, 다양성, 독창성을 활용하여 이 기술의 이점을 실현한다. 협력을 통해 이러한 모델들은 더 나아지고 더 안전해질 것이다. 학계 연구자, 시민 사회, 정책 입안자, 산업계를 포함한 전체 AI 커뮤니티는 현재 AI 시스템의 위험을 엄격하게 분석하고 노출하며, 잠재적으로 문제가 될 수 있는 오용을 해결하기 위한 솔루션을 구축하기 위해 함께 노력해야 한다. 이러한 접근 방식은 대형 기술 기업의 울타리를 넘어선 다양한 이해관계자들과의 진정한 협력을 촉진할 뿐만 아니라, 기초 모델에 대한 접근을 민주화하는 초석 역할을 한다. Zellers et al. (2019b)에서 주장했듯이, 공개 배포는 투명성을 증진하고 더 많은 사람들이 AI 도구에 접근할 수 있도록 하여 기술을 민주화하고 AI 전문 지식을 분산시킨다. 우리는 AI 전문 지식의 분산이 단순히 지식을 배포하는 것을 넘어 혁신을 자극하고 산업의 발전을 가속화한다고 믿는다. 마지막으로, 이러한 모델들을 공개적으로 배포하는 것은 비용을 통합하고 진입 장벽을 제거하여, 소규모 기업들이 LLM의 혁신을 활용하여 텍스트 생성 사용 사례를 탐색하고 구축할 수 있도록 한다. 궁극적으로, 우리는 이것이 전 세계 모든 규모의 조직이 AI 발전이 약속하는 경제 성장의 혜택을 누릴 수 있도록 더 공평한 경쟁의 장을 만들 것이라고 믿는다.
우리는 AI 모델을 사용하는 모든 사람이 선한 의도를 가지고 있지 않다는 것을 알고 있으며, AI가 우리 세계에 미칠 영향에 대한 합리적인 우려가 있다는 것을 인정한다. 유해 콘텐츠 생성 및 문제가 있는 연관성은 AI 커뮤니티가 아직 완전히 완화하지 못한 중요한 위험이다. 이 논문이 보여주듯이, 우리는 이러한 유형의 응답의 확산을 제한하는 데 진전을 이루었다. 아직 해야 할 일이 많다는 것을 인식하지만, 이러한 인식은 개방형 과학과 AI 커뮤니티와의 협력에 대한 우리의 약속을 더욱 깊게 한다.

6 Related Work

Large Language Models (LLMs). 최근 몇 년간 LLM 분야는 상당한 발전을 이루었다. Kaplan et al. (2020)의 scaling law에 따라, GPT-3 (Brown et al., 2020)부터 Gopher (Rae et al., 2022) 또는 과학 분야에 특화된 Galactica (Taylor et al., 2022)에 이르기까지 100B개 이상의 파라미터를 가진 여러 Large Language Model이 제안되었다. Chinchilla (Hoffmann et al., 2022)는 70B개의 파라미터로 모델 가중치보다는 토큰 수에 초점을 맞춰 scaling law를 재정의했다. 이러한 발전 과정에서 주목할 만한 것은 추론 시 계산 효율성에 중점을 둔 Llama의 부상이다 (Touvron et al., 2023).
동시에 오픈 소스 모델과 클로즈드 소스 모델 간의 역학 관계에 대한 논의도 활발히 진행되었다. BLOOM (Scao et al., 2022), OPT (Zhang et al., 2022), Falcon (Penedo et al., 2023)과 같은 오픈 소스 모델들은 GPT-3 및 Chinchilla와 같은 클로즈드 소스 모델에 도전장을 내밀었다.

하지만 ChatGPT, Bard, Claude와 같은 "상용화 준비가 된(production-ready)" LLM에 있어서는 성능과 사용성 면에서 뚜렷한 차이가 존재한다. 이러한 모델들은 인간의 선호도에 맞추기 위해 복잡한 튜닝 기술에 의존하며 (Gudibande et al., 2023), 이는 오픈 소스 커뮤니티 내에서 여전히 탐구되고 개선되고 있는 과정이다.
이러한 격차를 줄이기 위한 시도들이 나타났는데, Vicuna (Chiang et al., 2023) 및 Alpaca (Taori et al., 2023)와 같은 distillation 기반 모델들은 합성 명령어(synthetic instructions)를 이용한 독특한 학습 방식을 채택했다 (Honovich et al., 2022; Wang et al., 2022). 그러나 이러한 모델들은 가능성을 보여주지만, 여전히 클로즈드 소스 모델들이 설정한 기준에는 미치지 못한다.

Instruction Tuning. Wei et al. (2021)은 다수의 데이터셋으로 LLM을 fine-tuning하여 미학습 task에 대한 zero-shot 성능을 얻었다. Chung et al. (2022)과 Longpre et al. (2023)은 task 수, 모델 크기, prompt 설정 등에 따른 instruction tuning의 영향을 조사한다. instruction tuning에 사용되는 prompt는 사람이 만들거나 LLM 자체에 의해 생성될 수 있으며 (Zhou et al., 2022), 후속 명령어(follow-up instructions)를 사용하여 초기 생성을 더욱 유용하고, 매력적이며, 편향되지 않도록 개선할 수 있다 (Ganguli et al., 2023; Madaan et al., 2023). instruction tuning과 관련된 접근 방식으로는 chain-of-thought prompting (Wei et al., 2022b)이 있는데, 이는 복잡한 문제가 주어졌을 때 모델이 자신의 추론 과정을 설명하도록 prompt를 제공하여 최종 답변의 정확도를 높이는 방식이다.

RLHF는 Large Language Model을 fine-tuning하는 강력한 전략으로 부상하여 성능을 크게 향상시켰다 (Christiano et al., 2017). 이 방법은 Stiennon et al. (2020)에 의해 텍스트 요약 task에서 처음 선보였으며, 이후 다양한 다른 응용 분야로 확장되었다. 이 패러다임에서 모델은 인간 사용자의 피드백을 기반으로 fine-tuning되어, 모델의 응답이 인간의 기대와 선호도에 더욱 밀접하게 일치하도록 반복적으로 조정된다.
Ouyang et al. (2022)은 instruction fine-tuning과 RLHF의 조합이 LLM의 규모를 단순히 확장하는 것만으로는 해결할 수 없는 사실성(factuality), 유해성(toxicity), 유용성(helpfulness) 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있음을 보여준다. Bai et al. (2022b)는 인간이 라벨링한 fine-tuning 데이터를 모델 자체의 자기 비판 및 수정으로 대체하고, RLHF에서 모델 출력을 순위 매길 때 인간 평가자를 모델로 대체하는 방식으로 이 fine-tuning-plus-RLHF 접근 방식을 부분적으로 자동화한다. 이 과정은 **"RL from AI Feedback" (RLAIF)**으로 알려져 있다.

알려진 LLM 안전성 문제. 최근 문헌에서는 Large Language Model과 관련된 위험과 문제점들을 광범위하게 탐구해왔다. Bender et al. (2021b)와 Weidinger et al. (2021)은 편향(bias), 유해성(toxicity), 개인 데이터 유출(private data leakage), 악의적인 사용 가능성과 같은 다양한 위험을 강조한다. Solaiman et al. (2023)은 이러한 영향을 기본 시스템 내에서 평가할 수 있는 것과 사회적 맥락 평가가 필요한 것의 두 가지 그룹으로 분류하며, Kumar et al. (2022)는 피해를 억제하기 위한 잠재적인 완화 전략을 제시한다. Roller et al. (2020)과 Dinan et al. (2021)의 연구는 챗봇 지향 LLM과 관련된 어려움을 조명하며, 개인 정보 보호부터 오해의 소지가 있는 전문성 주장에 이르기까지 다양한 우려를 제기한다. Deng et al. (2023)은 이러한 문제들을 해결하기 위한 분류 프레임워크를 제안하고, Bergman et al. (2022)은 대화 모델 출시로 인한 잠재적인 긍정적 및 부정적 영향 간의 균형을 심층적으로 다룬다.
레드 팀(red teaming)에 대한 조사는 튜닝된 LLM에서 특정 문제점을 드러내는데, Ganguli et al. (2022)과 Zhuo et al. (2023)의 연구는 다양한 성공적인 공격 유형과 유해 콘텐츠 생성에 미치는 영향을 보여준다. 국가 안보 기관 및 Mialon et al. (2023)과 같은 다양한 연구자들도 고급 emergent 모델 행동, 사이버 위협, 생물학전과 같은 분야에서의 잠재적 오용에 대해 경고음을 울렸다. 마지막으로, 가속화된 AI 연구로 인한 일자리 대체 및 LLM에 대한 과도한 의존으로 인한 학습 데이터 품질 저하와 같은 광범위한 사회적 문제도 중요한 고려 사항이다 (Acemoglu and Restrepo, 2018; Autor and Salomons, 2018; Webb, 2019; Shumailov et al., 2023). 우리는 이러한 문제에 대해 광범위한 정책, 학계 및 산업계 커뮤니티와 지속적으로 협력할 것을 약속한다.

7 Conclusion

본 연구에서는 70억 개에서 700억 개에 이르는 파라미터 규모를 가진 새로운 사전학습 및 fine-tuned 모델 계열인 Llama 2를 소개한다. 이 모델들은 기존의 오픈소스 챗 모델들과 경쟁력을 보였으며, 우리가 검토한 평가 세트에서는 일부 독점 모델들과 동등한 역량을 보여주었다. 하지만 여전히 GPT-4와 같은 다른 모델들에는 뒤처진다. 우리는 모델 개발에 적용된 방법과 기술을 상세히 설명했으며, 특히 **유용성(helpfulness)과 안전성(safety) 원칙과의 정렬(alignment)**에 중점을 두었다. 사회에 더 크게 기여하고 연구 속도를 촉진하기 위해, 우리는 Llama 2와 Llama 2-Chat에 대한 접근을 책임감 있게 공개하였다. 투명성과 안전성에 대한 지속적인 노력의 일환으로, 향후 연구에서 Llama 2-Chat을 더욱 개선할 계획이다.

A Appendix

A. 1 Contributions

모든 저자는 성을 기준으로 알파벳 순으로 정렬되었습니다.

Science and Engineering Leadership: Guillem Cucurull, Naman Goyal, Louis Martin, Thomas Scialom, Ruan Silva, Kevin Stone, Hugo Touvron.

Technical and Management Leadership: Sergey Edunov, Angela Fan, Melanie Kambadur, Sharan Narang, Aurelien Rodriguez, Robert Stojnic.

Core Contributors: Peter Albert, Nikolay Bashlykov, Prajjwal Bhargava, Moya Chen, David Esiobu, Jeremy Fu, Vedanuj Goswami, Anthony Hartshorn, Rui Hou, Marcin Kardas, Punit Singh Koura, Marie-Anne Lachaux, Thibaut Lavril, Diana Liskovich, Xavier Martinet, Yuning Mao, Igor Molybog, Todor Mihaylov, Andrew Poulton, Jeremy Reizenstein, Eric Michael Smith, Ranjan Subramanian, Xiaoqing Ellen Tan, Binh Tang, Ross Taylor, Jacob Xu, Yuchen Zhang, Iliyan Zarov.

Contributors: Amjad Almahairi, Yasmine Babaei, Soumya Batra, Lukas Blecher, Dan Bikel, Shruti Bhosale, Cristian Canton Ferrer, Jude Fernandes, Wenyin Fu, Brian Fuller, Cynthia Gao, Saghar Hosseini, Hakan Inan, Isabel Kloumann, Madian Khabsa, Artem Korenev, Viktor Kerkez, Jian Xiang Kuan, Yinghai Lu, Jenya Lee, Pushkar Mishra, Yixin Nie, Rashi Rungta, Alan Schelten, Kalyan Saladi, Adina Williams, Zheng Yan.

GenAI 경영진의 리더십과 지원에 감사드립니다: Ahmad Al-Dahle, Manohar Paluri.

A.1.1 Acknowledgments

본 연구는 많은 기여자들의 도움으로 가능했다. 다음 분들의 도움에 깊은 감사를 표한다:

• 인간 어노테이터들: 이들의 작업은 fine-tuned 모델 성능 향상에 핵심적이었으며, 어노테이션 및 품질 관리를 조직한 내부 리더들에게도 감사드린다: Eric Alamillo, Tamara Best, Debanjali Bose, Adam Kelsey, Meghan Keneally, Rebecca Kogen, Catalina Mejiia, Elisabeth Michaels, Marco Mierke, Alyssa Pereira, Leigh Belz Ray, Rachel Rodriguez, Bardiya Sadeghi, Karthik Sivakumar, Laura Warne.
• 대규모 내부 레드 팀, 특히 레드 팀 조직자들(Dan Bikel, Joanna Bitton, Sean Brooks, Cristian Canton Ferrer, Aaron Fields, Li Chen, Ivan Evtimov, Aaron Grattafiori, Laurie H, Imanol Arrieta Ibarra, Semarley Jarrett, Harshit Maheshwari, Aram Markosyan, Pushkar Mishra, David Renardy, Chris Rohlf, Davide Testuggine, Qing Hu, Matt Wilde, Michael Tontchev, and Rashi Rungta)은 우리 모델의 안전성과 견고성 향상에 기여했다.
• 인프라 팀의 많은 구성원들, 특히 프로덕션 엔지니어들과 Research Super Cluster 및 프로덕션 클러스터의 구축 및 유지보수 담당자들은 모델 학습 성공의 핵심이었다. 또한 탄소 배출량 계산을 도와준 Matthew Oldham과 Adi Gangidi에게도 감사드린다.
• 가장 가까운 법률, 정책, 커뮤니케이션, 마케팅, 개인정보보호 파트너들: Mike Clark, Nisha Deo, Ahuva Goldstand, Amanda Felix, Dustin Holland, Alex Kessler, Mo Metanat, Harrison Rudolph, Adam Shajnfeld, Beau James, Helen Suk, Britt Montalvo, Allie Vieth, Polina Zvyagina는 출시 과정에서 우리를 안내하는 데 도움을 주었다.
• 파트너십 팀: Ash Jhaveri, Alex Boesenberg, Sy Choudhury, Mayumi Matsuno, Ricardo Lopez-Barquilla, Marc Shedroff, Kelly Michelena, Allie Feinstein, Amit Sangani, Geeta Chauhan, Chester Hu, Charlton Gholson, Anja Komlenovic, Eissa Jamil, Brandon Spence, Azadeh Yazdan, Elisa Garcia Anzano, and Natascha Parks.
• Chris Marra, Chaya Nayak, Jacqueline Pan, George Orlin, Edward Dowling, Esteban Arcaute, Philomena Lobo, Eleonora Presani, Logan Kerr: 이들은 유용한 제품 및 기술 조직 지원을 제공했다.
• Armand Joulin, Edouard Grave, Guillaume Lample, Timothee Lacroix: 오리지널 Llama 팀의 멤버들로, 이 연구를 시작하는 데 도움을 주었다.
• Drew Hamlin, Chantal Mora, Aran Mun: 논문의 그림에 대한 디자인 의견을 주었다.
• Vijai Mohan: Figure 20에 영감을 준 RLHF에 대한 논의와 내부 데모에 기여했다.
• 본 논문의 초기 검토자들: Mike Lewis, Joelle Pineau, Laurens van der Maaten, Jason Weston, Omer Levy를 포함하여 논문의 품질 향상에 도움을 주었다.

A. 2 Additional Details for Pretraining

A.2.1 Architecture Changes Compared to Llama 1

Context Length (컨텍스트 길이)
우리는 Llama 2의 context window를 2048 token에서 4096 token으로 확장하였다. 더 길어진 context window는 모델이 더 많은 정보를 처리할 수 있게 해주며, 이는 특히 챗 애플리케이션에서 긴 대화 기록을 지원하거나, 다양한 요약 task, 그리고 긴 문서를 이해하는 데 유용하다.
Table 16은 long-context 벤치마크에서 2k 및 4k context 사전학습의 성능을 비교한다. 두 모델 모두 150B token으로 학습되었으며, baseline과 동일한 아키텍처 및 하이퍼파라미터를 유지하고 context 길이만 변경하였다.
그 결과, 평균 입력 길이가 3.5k인 SCROLLS (Shaham et al., 2022)에서 성능 향상을 관찰했으며, SQUAD (Rajpurkar et al., 2018)에서는 성능 저하가 없었다.
Table 17은 더 긴 context 모델이 다양한 범용 task에서도 강력한 성능을 유지함을 보여준다.

Grouped-Query Attention (GQA)
autoregressive decoding의 표준적인 방식은 이전 token들의 key (K) 및 value (V) 쌍을 캐싱하여 attention 연산 속도를 높이는 것이다. 그러나 context window나 batch size가 증가함에 따라 multi-head attention (MHA) 모델에서 KV cache 크기와 관련된 메모리 비용이 크게 증가한다.
KV cache 크기가 병목 현상이 되는 대규모 모델의 경우, key 및 value projection을 여러 head에 걸쳐 공유해도 성능 저하가 크지 않다 (Chowdhery et al., 2022). 이때 단일 KV projection을 사용하는 원래의 multi-query 형식 (MQA, Shazeer, 2019) 또는 8개의 KV projection을 사용하는 grouped-query attention 변형 (GQA, Ainslie et al., 2023) 중 하나를 사용할 수 있다.

Table 18에서는 MQA 및 GQA 변형과 MHA baseline을 비교한다. 우리는 모든 모델을 150B token으로 학습시키면서 30B 모델 크기를 고정하였다. GQA와 MQA 간에 전체 파라미터 수를 유사하게 유지하기 위해, attention layer의 감소를 보상하기 위해 feed-forward layer의 차원을 증가시켰다. MQA 변형의 경우 FFN 차원을 1.33배, GQA 변형의 경우 1.3배 증가시켰다.
결과에서 우리는 GQA 변형이 대부분의 평가 task에서 MHA baseline과 비슷한 성능을 보였으며, 평균적으로 MQA 변형보다 우수하다는 것을 관찰했다.
latency를 최적화하기 위해, 우리는 가장 큰 모델을 단일 노드에서 8개의 A100을 사용하여 tensor parallelism (Shoeybi et al., 2019)으로 호스팅한다. 이 설정에서 MQA의 sharding은 head 간에 더 이상 수행될 수 없다. 이는 head 수가 GPU 수보다 적기 때문이다. 이 경우 모든 GPU에서 KV 값을 복제하거나 (KV cache 크기가 GQA와 동일해짐), 대신 batch dimension을 따라 sharding하는 대안이 있다 (Pope et al., 2022). 그러나 후자의 경우 batch size가 shard 수보다 클 때만 작동하고 추가적인 통신 비용이 항상 가치 있는 것은 아니므로 추론 서비스가 복잡해질 수 있다.

Table 16: long-context task에 대한 Context length ablation.

Table 17: 일반 task에 대한 Context length ablation.

Table 18: Attention 아키텍처 ablation. MMLU(5-shot) 및 GSM8K(8-shot)를 제외한 모든 task에 대해 0-shot 결과를 보고한다. GSM8K 및 Human-Eval의 경우 maj@1 및 pass@1 결과를 보고한다. 다른 모든 task의 경우 accuracy를 보고한다.

Figure 24: Multi-query 변형은 더 큰 batch size에서 더 높은 throughput을 가능하게 하며, 더 작은 batch에서는 유사한 latency를 보인다. 출력 길이는 128 token으로 고정된다. 첫 번째 데이터 포인트는 batch size 1에 해당하며, 이후 모델의 메모리가 부족할 때까지 두 배로 증가시킨다. MHA 변형은 256 token context에서 batch size 1024, 2k context에서 batch size 128일 때 메모리 부족 오류를 발생시키는 반면, MQA 및 GQA는 해당 설정에서 성공적으로 실행된다.

따라서 ablation 결과와 추론 확장 용이성을 바탕으로, 34B 및 70B Llama 2 모델에는 MQA 대신 GQA를 사용하기로 결정했다.

Figure 24는 tensor parallelism을 사용하는 8개의 80GiB A100을 이용한 실험에서 30B GQA 및 MQA ablation 모델의 추론 속도가 MHA baseline과 비교하여 어떻게 변화했는지를 보여준다. 이 실험에서는 MQA의 KV head를 모든 GPU에서 단순히 복제했으므로, MQA의 KV cache 크기는 GQA와 동일해졌고, 두 변형은 매우 유사하게 동작했다 (MQA는 FFN dimension이 약간 더 컸을 뿐이다).

A.2.2 Additional Details for Pretrained Models Evaluation

MMLU 세부 정보. Table 19에서는 Llama 2 모델 및 기타 오픈소스 모델에 대한 MMLU (Hendrycks et al., 2020) 평가 세부 정보를 보고한다.

표준 벤치마크. Table 20에서는 여러 표준 벤치마크에 대한 결과를 보여준다.

코드 생성. Table 21에서는 Human-Eval 및 MBPP 코드 생성 벤치마크에서 Llama 2와 인기 있는 오픈소스 모델들의 결과를 비교한다.

세계 지식. NaturalQuestions 및 TriviaQA 벤치마크에서 Llama 2 모델과 다른 오픈소스 모델들을 함께 평가한다 (Table 22).

독해력. Table 23에서는 SQUAD에 대한 zero-shot 및 few-shot 결과와 QUAC에 대한 zero-shot 및 one-shot 실험 결과를 보고한다. 여기서 Llama 2는 QUAC 0-shot을 제외한 모든 평가 설정 및 모델에서 가장 우수한 성능을 보인다. QUAC 0-shot에서는 Llama 1 30B가 약간 더 나은 성능을 보인다.

시험. Table 24에서는 AGI Eval (Zhong et al., 2023) 벤치마크의 영어 부분에 대한 세부 결과를 제시한다. AGI Eval은 다양한 과목의 표준화된 시험 모음이다.

Table 19: Massive Multitask Language Understanding (MMLU) 벤치마크에서의 five-shot 성능.

Table 20: 표준 벤치마크에서의 성능.

Table 21: Human-Eval 및 MBPP에서의 코드 생성 결과. Human-Eval 및 MBPP에 대해 각각 0-shot 및 3-shot 결과를 보고한다. pass@100 및 pass@80 점수의 경우, temperature 0.8 및 top-$p=0.95$를 사용한다. pass@1 점수의 경우, temperature 0.1 및 top-$p=0.95$를 사용한다.

Table 22: (왼쪽) NaturalQuestions. Exact match 성능. (오른쪽) TriviaQA. 필터링된 dev set에서의 zero-shot 및 few-shot exact match 성능. TriviaQA의 경우, Wiki validation subset에서 평가한다.

Table 23: 독해력 (SQUAD 및 QUAC)에 대한 오픈소스 모델과의 비교.

Table 24: AGI Eval (영어)에 대한 오픈소스 모델과의 비교

Table 25: 수학적 추론 task인 GSM8k 및 MATH에 대한 다른 오픈소스 모델과의 비교 (maj1@1 보고).

수학적 추론. Table 25에서는 GSM8k 및 MATH task에 대한 Llama 2 및 기타 오픈소스 데이터셋의 결과를 보고한다.

A. 3 Additional Details for Fine-tuning

A.3.1 Detailed Statistics of Meta Human Preference Data

Table 26는 Meta의 인간 선호도 데이터에 대한 상세 통계를 보여준다. 우리는 매주 총 14회에 걸쳐 100만 개 이상의 이진 모델 생성 비교로 구성된 인간 선호도 데이터(즉, Meta Safety + Helpfulness)를 수집했다. 일반적으로, 시간이 지남에 따라 더 많은 annotator를 확보하고, annotator들이 task에 더 익숙해져 작업 효율성이 향상되면서 후반 배치에 더 많은 샘플이 포함된다. 또한 우리는 RLHF 데이터의 복잡성을 높이기 위해 의도적으로 multi-turn 샘플을 더 많이 수집했으며, 이에 따라 배치별 샘플당 평균 토큰 수도 증가했다.

Figure 25에서 우리는 배치별 선호도 평가 변화를 그래프로 나타냈다. 시간이 지남에 따라 유사한 응답(예: negligibly better 또는 unsure)을 가진 샘플의 비중이 급격히 증가하는 반면, 더 강한 선호도(예: significantly better)를 가진 샘플의 비중은 감소하는 것을 명확히 볼 수 있다. 이는 우리의 반복적인 모델 업데이트 및 선호도 데이터 주석 절차의 특성을 반영한다. 시간이 지남에 따라 더 나은 성능의 Llama 2-Chat 모델이 응답 샘플링에 사용되면서, annotator들이 두 개의 동일하게 고품질인 응답 중에서 더 나은 하나를 선택하는 것이 어려워진다.

A.3.2 Curriculum Strategy for Meta Human Preference Data

SFT에서 논의된 바와 같이, 높은 품질의 데이터는 alignment에 매우 중요하다. 우리는 fine-tuning 과정에서 어노테이션 플랫폼과 긴밀히 협력했으며, 커리큘럼 어노테이션 전략을 채택했다. 첫 번째 모델을 학습할 때, 어노테이터들은 비교적 간단한 prompt를 만들도록 요청받았고, 점차 더 복잡한 prompt를 만들고 Llama 2-Chat에 새로운 기술을 가르치도록 진행했다. 이러한 커리큘럼 어노테이션의 예시는 우리의 **도움 정도 선호도 데이터(helpfulness preference data)**에 대해 Figure 26에 나타나 있다.

A.3.3 Ablation on Ranking Loss with Preference Rating-based Margin for Reward Modeling

우리는 helpfulness reward model에 대해 선호도 평가 기반 margin term을 포함한 ranking loss를 ablation 연구하였다. Eq 2의 margin term에 대해 서로 다른 크기를 가진 $m(r)$의 두 가지 변형을 시도했으며 (오픈 소스 27에 나열됨), 이들을 margin term이 없는 baseline과 비교하였다. Table 28에서는 Meta Helpful test set에 대한 **각 평가별 정확도(per-rating accuracy)와 평균 정확도(average accuracy)**를 보고한다. 우리는 margin term이 실제로 더 분리 가능한 비교 쌍(separable comparison pairs)에서 reward model의 성능을 향상시킬 수 있으며, 더 큰 margin이 이를 더욱 증폭시킬 수 있음을 관찰했다. 그러나 더 큰 margin은 유사한 샘플에 대한 성능을 저하시키기도 한다.

우리는 또한 margin 기반 loss가 reward score 분포 변화에 미치는 영향을 평가했다. Figure 27에는 test set의 reward score 히스토그램이 그려져 있다. 본질적으로 margin term은 reward model이 모델 생성물에 더 극단적인 점수를 할당하여 이진 분할 패턴을 형성하도록 유도하며, 더 큰 margin은 이러한 분포 변화를 더욱 두드러지게 만든다. 위의 관찰은 PPO와 같은 강화 학습 알고리즘이 reward 분포 변화에 민감할 수 있으므로, 향후 연구에서 reward calibration에 대한 투자가 필요함을 시사한다.

Table 26: Meta human preference 데이터 (Safety & Helpfulness)의 배치별 통계. 이진 인간 선호도 비교는 동일한 prompt (및 이전 대화)를 공유하는 2개의 응답(선택된 응답과 거부된 응답)을 포함한다. 각 예시는 prompt (이전 대화가 있는 경우 포함)와 응답으로 구성되며, 이는 reward model의 입력이다. 비교 횟수, 대화당 평균 턴 수, 예시당 평균 토큰 수, prompt당 평균 토큰 수, 응답당 평균 토큰 수를 보고한다.

Table 27: 크기가 다른 선호도 평가 기반 margin의 두 가지 변형.

Table 28: Helpful reward model ranking loss에서 선호도 평가 기반 margin에 대한 ablation. 평가 margin 구성 요소는 더 분리 가능한 응답 쌍(예: 선택된 응답이 거부된 응답보다 훨씬 더 나은 경우)을 가진 샘플에 대한 모델 정확도를 향상시키는 데 도움이 된다.

A.3.4 Ablation on Ranking Loss with Safety Auxiliary Loss for Reward Modeling

우리는 안전 보조 손실(safety auxiliary loss)의 영향을 ablation 연구를 통해 분석했으며, 그 결과는 Table 29의 Meta Safety test set에 제시되어 있다. 예상대로, 사용자 정의 손실(customized loss)은 reward score 0.5를 임계값(threshold)으로 사용했을 때(Sigmoid 이전 음수 값) 안전하지 않은 응답의 recall을 향상시켰으며, 이는 RLHF를 위한 더 나은 안전 reward signal을 제공한다. 모델이 안전한 생성과 안전하지 않은 생성을 구별하도록 학습시키는 것은 또한 세 가지 하위 범주에서 모델의 정확도를 향상시킨다.

Figure 25: 배치별 인간 선호도 데이터 평가 분포. 시간이 지남에 따라, 더 나은 성능의 Llama 2-Chat이 학습되고 선호도 데이터 주석에 사용 가능해지면서, 불확실하거나 미미하게 더 나은 평가를 받은 샘플의 비중이 증가한다.

Table 29: 안전 reward 모델링을 위한 안전 보조 손실 항(safety auxiliary loss term)에 대한 ablation 결과. 안전 보조 손실은 세 가지 범주 모두에서 정확도를 높이며, 안전하지 않은 응답의 recall도 향상시킨다. 이는 reward score 임계값 0.5(즉, Sigmoid 이전 음수 값)로 포착된 안전하지 않은 응답의 비율로 측정된다.

A.3.5 Additional Results for GAtt

Figure 26: Annotation curriculum. 각 배치에서 학습된 모델에 대한 prompt 샘플의 reward model이 부여한 최대 및 중앙값 점수의 변화. 점수가 점진적으로 감소하는 것을 볼 수 있으며, 이는 최근 배치에서 prompt가 평균적으로 더 어려워졌음을 시사한다.

Table 30: GAtt 결과. GAtt가 적용된 Llama 2-Chat은 인간 평가에서 최대 20턴까지 속성을 100% 참조할 수 있었다. 평가된 속성은 공인(public figures)과 취미(hobbies)로 제한되었다.

이제 attention은 20턴을 넘어선다. 우리는 인간 평가를 통해 모델이 시스템 인수를 기억하는 능력을 테스트했다. 인수(예: 취미, 페르소나)는 첫 번째 메시지에서 정의된 다음, 2턴부터 20턴까지 이어진다. 우리는 Llama 2-Chat의 다중 턴 기억 능력을 측정하기 위해 모델에게 명시적으로 이를 참조하도록 요청했다(예: "가장 좋아하는 취미는 무엇인가요?", "이름이 무엇인가요?"). 결과는 Table 30에 보고되어 있다. GAtt가 적용된 Llama 2-Chat은 100%의 정확도를 유지하며, 정의된 속성을 항상 참조한다. 이는 최대 20턴까지 유효하다(우리는 인간 평가를 더 확장하지 않았으며, 모든 예시는 턴 전체에 걸쳐 총 4048 토큰 미만이었다). 비교를 위해, GAtt가 없는 Llama 2-Chat은 단 몇 턴 이후에는 더 이상 속성을 참조할 수 없다: 턴 $t+1$에서 100%였던 것이 턴 $t+3$에서는 10%로, 그 다음에는 0%로 떨어진다.

GAtt Zero-shot Generalisation. 우리는 추론 시 GAtt 학습에 존재하지 않았던 제약을 설정하려고 시도했다. 예를 들어, "한 문장으로만 답하세요"와 같은 제약에도 모델은 Figure 28에서 보여지듯이 일관성을 유지했다. 우리는 먼저 GAtt를 Llama 1에 적용했는데, Llama 1은 2048 토큰의 context length로 사전학습된 후 4096의 최대 길이로 fine-tuning되었다. 우리는 GAtt가 2048 토큰을 넘어 작동하는지 테스트했으며, 모델은 이 창(window)을 넘어 속성을 이해하는 데 성공했다. 이 유망한 결과는 GAtt가 긴 context attention을 위한 효율적인 기술로 적용될 수 있음을 시사한다.

A.3.6 How Far Can Model-Based Evaluation Go?

보상 모델의 **강건성(robustness)**을 측정하기 위해, 우리는 도움성(helpfulness)과 안전성(safety) 모두에 대한 prompt test set을 수집하고, 세 번의 검토(triple reviews)를 통해 7점 Likert 척도(높을수록 좋음)를 사용하여 답변의 품질을 평가하도록 annotator에게 요청했다. Figure 29 (Appendix 참조)에서 볼 수 있듯이, 우리의 보상 모델은 전반적으로 인간의 선호도와 잘 일치(calibrated)함을 확인했다. 이는 Pairwise Ranking Loss로 학습되었음에도 불구하고, 보상을 point-wise metric으로 사용할 수 있게 해준다는 점에 주목할 만하다.

Figure 27: 랭킹 손실(ranking loss)에 선호도 평가 기반 margin을 통합함으로써 발생한 보상 모델 점수 분포 변화. margin 항을 추가하자, 특히 더 큰 margin에서 보상 분포에 이진 분할(binary split) 패턴이 관찰된다.

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네, 파리에서 개구리 요리 외에 할 수 있는 세 가지를 추천해 드립니다:

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Figure 28: GAtt zero-shot 일반화. 위의 두 제약 조건 중 어느 것도 GAtt의 학습 데이터에는 존재하지 않았다. 그러나 모든 턴에서 완벽하게 충족된다.

Figure 29: 평균 reward model 점수 대 모델 응답 품질 평가 (7점 Likert 척도) (세 명의 인간 평가). 왼쪽과 오른쪽 그래프는 각각 유용성(helpfulness) 및 안전성(safety) 테스트 세트에 대한 것이다. 음영 영역은 $\pm 1$ 표준 편차를 나타낸다.

A.3.7 Human Evaluation

프롬프트 및 생성 (Prompts and Generations)
모델들을 비교하기 위해, 우리는 4,000개 이상의 다양한 단일 턴(single turn) 및 다중 턴(multi-turn) 프롬프트 세트를 수집했다. 단일 턴 프롬프트는 다음 카테고리에 걸쳐 수동으로 수집되었다: 사실 질문(factual questions), 글쓰기 및 콘텐츠 생성(writing and content creation), 언어 지원(language assistance), 추천(recommendations), 대화(dialogue). 다중 턴 프롬프트의 경우, 어노테이터들이 다른 모델과 상호작용하여 다중 턴 프롬프트 세트를 생성했다. 공정성을 확보하기 위해, 어노테이터들에게 네 가지 다른 상호작용 방법을 사용하여 다중 턴 프롬프트를 수집하도록 요청했다: (a) 상호작용 모델로 ChatGPT 사용, (b) 상호작용 모델로 Llama 2-Chat 사용, (c) 어노테이터가 매 턴마다 ChatGPT와 Llama 2-Chat 중 최적의 응답을 선택하여 사용, (d) 매 턴마다 ChatGPT와 Llama 2-Chat을 번갈아 사용. 우리는 또한 다중 턴 프롬프트를 위에서 언급된 동일한 다섯 가지 카테고리로 분류했다. 다중 턴 프롬프트를 단일 카테고리로 분류하기 어려울 수 있으므로, 어노테이터들은 다중 턴 프롬프트에 대해 최대 두 개의 카테고리를 선택할 수 있었다. 평가 프롬프트 예시는 Table 33에서 확인할 수 있다.

오픈 소스 모델의 경우, context length를 1000 token으로 설정하고 모델이 최대 1000 token까지 생성하도록 하여 생성을 수집했다. Llama 2-Chat 모델은 최대 4000 token까지 처리할 수 있지만, 오픈 소스 모델들과의 공정한 비교를 위해 context 및 생성 길이를 1000 token으로 제한했다. 생성 길이를 1000 token으로 제한하는 것은 Llama 2-Chat 모델에 불리하게 작용할 수 있다. 1000 token보다 긴 프롬프트는 오픈 소스 모델과의 평가에서 필터링되었다. MPT 모델의 경우, mpt-7b-chat 모델을 사용했다. Falcon 모델의 경우, chat/instruct 모델인 Falcon-40B-Instruct 모델을 사용했다. Vicuna 모델의 경우, lmsys의 vicuna-13b-delta-v1.1 및 vicuna-33b-delta-v1.3 모델을 사용했다. 모든 모델 가중치는 HuggingFace에서 얻었다. 클로즈드 소스 모델은 더 긴 context length를 가지므로, 이 모델들의 context length와 생성 길이를 2000 token으로 변경했다. 클로즈드 소스 모델로 평가하기 위해, 2000 context 및 생성 길이로 또 다른 생성 세트를 수집했다.

생성을 수집하는 동안, 평가를 위한 프롬프트 앞에 system prompt를 추가했다. 각 모델의 system prompt는 Table 31에 나와 있다. ChatGPT, PaLM, Falcon은 system prompt를 제공하지 않으므로, Llama 2-Chat 모델과 동일한 system prompt를 사용했다. 예시 프롬프트에 대한 다른 모델들의 생성은 Table 34에서 확인할 수 있다.

Table 31: 인간 평가를 위한 모델 생성에 사용된 System prompt.

Table 32: 인간 평가를 위한 프롬프트 수.

Table 33: 유용성 프롬프트 예시.

Figure 30: ChatGPT의 인간 평가 결과에 대한 system prompt의 영향 (왼쪽). 두 모델 모두 system prompt를 사용했을 때 Llama 2-Chat 70B와 ChatGPT의 카테고리별 승률 (오른쪽).

평가 방법론 (Evaluation Methodology)
평가를 위해, 인간 어노테이터들은 프롬프트와 두 모델의 생성물을 나란히 제시받는다. 그들은 다음 질문에 답하도록 요청받는다:

두 모델의 응답을 고려할 때, 모델 A 또는 모델 B 중 어느 것이 더 나은가 (안전하고 정직하면서도 유용한가)?

어노테이터들은 다음 레이블을 사용하여 7점 척도로 이 질문에 답한다: A가 훨씬 낫다, A가 낫다, A가 약간 낫다, 거의 같다, B가 약간 낫다, B가 낫다, B가 훨씬 낫다.

두 모델 생성물 중 하나는 Llama 2-Chat 모델이고, 다른 하나는 오픈 소스 또는 클로즈드 소스 모델 중 하나이다. 어노테이터에게 제시될 때 두 모델의 응답은 모델 A 또는 모델 B로 무작위화된다. 이 데이터로부터 우리는 결과에서 **승리(wins), 무승부(ties), 패배(losses)**를 보고한다. 세 명의 어노테이터가 각 생성 쌍을 평가한다. 다섯 명의 어노테이터로 진행한 이전 실험에서는 결과나 어노테이터 간 일치도(inter-annotator agreement)가 크게 변하지 않았다.

Figure 31: 프롬프트의 턴 수(왼쪽)와 프롬프트 및 생성물의 총 단어 수(오른쪽)에 따른 Llama 2-Chat 대 ChatGPT의 승률 분석. 단어 수 그래프의 경우, 각 5분위수(quintile)에 대한 승률을 보고한다. 최대 총 단어 수(프롬프트 및 생성물)는 2432이다. 단어 수나 턴 수 모두에서 승률의 경향은 보이지 않는다.

추가 결과 (Additional Results)
ChatGPT 생성물에 대한 system prompt의 영향을 이해하기 위해, 우리는 ChatGPT에 system prompt 없이 또 다른 인간 평가를 실행했다. Figure 30에서 보듯이, Llama 2-Chat의 승률은 36%에서 44%로 증가한다. 또한, 단일 턴 프롬프트의 승률은 36%에서 거의 49%로 극적으로 증가한다. Figure 30에서는 다양한 카테고리 프롬프트에 대한 승률의 카테고리별 분석도 보여준다. ChatGPT가 언어 지원(language assistance)에서 Llama 2-Chat 70B를 능가하는 반면, Llama 2-Chat 70B는 사실 질문(factual questions)에서 ChatGPT를 능가한다는 점이 흥미롭다. 사실 질문에 대한 결과를 분석하면서, 두 모델 모두 정답을 맞혔지만 어노테이터들이 응답 스타일 때문에 Llama 2-Chat 응답을 선호한 예시들을 발견했다. 이러한 사실 질문에 대한 결과는 두 모델의 환각(hallucination) 비율을 나타내지는 않는다. Figure 31에서는 프롬프트 및 생성물의 턴 수와 총 단어 수에 따른 승률도 공유한다. 두 경우 모두 승률에서 어떤 경향도 보이지 않는다.

A. 4 Additional Details for Safety

A.4.1 Tension between Safety and Helpfulness in Reward Modeling

우리는 Section 3.2.2에서 안전성(safety)과 유용성(helpfulness) 사이의 상충 관계와, 이로 인해 유용성 및 안전성을 위한 두 개의 개별적인 reward model을 최적화하게 된 과정을 간략히 논의했다. 여기서는 이러한 상충 관계를 보여주는 더 많은 증거와 정성적 결과를 제시한다.

Figure 32는 **안전한 응답(safe response)과 안전하지 않은 응답(unsafe response)**에 대해 안전성 테스트 세트에서 유용성 및 안전성 reward model 점수를 나타낸 두 개의 산점도이다. 이러한 상충 관계는 다음과 같은 지점에서 관찰할 수 있다:

• **안전한 응답 플롯(왼쪽)**의 오른쪽 하단 모서리: 높은 안전성 점수를 가지지만 낮은 유용성 점수를 보이는 경우.
• **안전하지 않은 응답 플롯(오른쪽)**의 왼쪽 상단 모서리: 낮은 안전성 점수를 가지지만 높은 유용성 점수를 보이는 경우.

또한, Table 35에서는 안전성 reward model과 유용성 reward model이 서로 일치하지 않는 두 가지 정성적 예시를 제시한다.

A.4.2 Qualitative Results on Safety Data Scaling

Section 4.2.3에서는 모델 RLHF에 안전 데이터를 추가하는 것이 미치는 영향을 정량적으로 연구한다. 여기서는 안전 데이터의 규모를 확장할 때 모델 동작이 어떻게 변화하는지를 정성적으로 살펴보기 위해 몇 가지 샘플을 Tables 36, 37, 38에 제시한다.
일반적으로, 더 많은 안전 데이터를 사용할수록 Llama 2-Chat이 안전하지 않은 prompt에 대해 더 안전하게 응답하는 것을 관찰할 수 있다. 예를 들어, 안전 데이터의 50%를 사용하자 Llama 2-Chat은 공격적인 콘텐츠 생성을 거부하는 법을 학습한다 (Table 36).
동시에, prompt 자체는 안전하더라도(예: "sex in a pan"은 디저트 이름임), prompt에 공격적인 단어(예: Table 37의 "abomination")나 민감한 단어(예: Table 38의 "sex in a pan")가 포함될 경우 Llama 2-Chat이 더 보수적으로 행동하기 시작하는 것을 관찰할 수 있다.

A.4.3 English Pronouns

대명사 분석에 사용된 용어는 PaLM 2 논문 (Anil et al., 2023)과 일치한다:

Table 34: Llama 2-Chat 및 다른 모델에서 얻은 예시 prompt에 대한 생성 결과 비교.

Table 35: 안전성(safety)과 유용성(helpfulness) 보상 모델이 서로 일치하지 않는 예시. 상단: 낮은 안전성 보상 점수이지만 높은 유용성 보상 모델 점수. 하단: 높은 안전성 보상 모델 점수이지만 낮은 유용성 보상 점수. 예시 응답은 유용성과 안전성 간의 긴장을 설명하기 위해서만 선택되었습니다. 우리의 fine-tuned 모델은 유사한 안전하지 않은 응답을 생성하지 않도록 훈련되었습니다.

• She: "she", "her", "hers", "herself"
• He: "he", "him", "his", "himself"
• Unknown: "they", "them", "their", "theirs", "theirself", "themself", "themselves"
• 1st-person: "I", "me", "my", "mine", "myself", "we", "us", "our", "ours", "ourselves"
• 2nd-person: "you", "your", "yours", "yourself", "yourselves"
• 3rd-person: "she", "her", "hers", "herself", "he", "him", "his", "himself", "they", "them", "their", "theirs", "theirself", "themself", "themselves", "it", "its", "itself"

A.4.4 Context Distillation Preprompts

우리는 Table 39에서 사용된 preprompt 예시를 보여준다.

A.4.5 Safety Errors: False Refusals and Vague Responses

prompt에서 인지된 안전 문제로 인한 오류성 거부(false refusal) 사례는 Table 40을 참조하고, 안전 데이터 사용 비율에 따른 오류성 거부율은 Figure 33을 참조하라.

Table 36: 안전 데이터 스케일링의 영향에 대한 정성적 예시. Llama 2-Chat은 공격적이거나 문제가 될 수 있는 콘텐츠를 생성하지 않도록 학습된다.

Table 37: 안전 데이터 스케일링의 영향에 대한 정성적 예시. 모델 튜닝에 100% 안전 데이터가 포함되면서, Llama 2-Chat은 사용자에게 존중하는 태도를 취하고 "abomination"과 같은 공격적인 단어를 사용하지 않도록 교육하기 시작한다.

Table 38: 안전 데이터 스케일링의 영향에 대한 정성적 예시. 모델 튜닝에 더 많은 안전 데이터가 사용되면서, Llama 2-Chat은 "taste"라는 단어가 음식과 관련되어 있음을 암시함에도 불구하고 "sex in a pan"을 민감하고 성적인 내용으로 간주한다.

Figure 32: 안전 테스트 세트의 안전한(왼쪽) 및 안전하지 않은(오른쪽) 응답 집합에 대한 안전성(Safety) 및 유용성(Helpfulness) 보상 모델(reward model) 점수. 안전하거나 안전하지 않은 레이블은 선호도 주석(preference annotation) 과정에서 주석자가 제공한다. 안전한 응답 그래프의 오른쪽 하단(즉, 높은 안전 점수이지만 낮은 유용성 점수)과 안전하지 않은 응답 그래프의 왼쪽 상단(즉, 낮은 안전 점수이지만 높은 유용성 점수)에서 두 측면 간의 충돌이 관찰될 수 있다.

당신은 절대 무감각하거나, 성차별적이거나, 인종차별적이거나, 사회적으로 부적절한 답변을 하지 않는 책임감 있고 안전한 조수입니다. 의심스러울 때는 "모르겠습니다"라고 말하기보다는 인간의 질문에 문제가 있는 부분을 지적하는 것이 더 좋습니다.

다음 사용자 질문은 안전하지 않은 것으로 플래그되었습니다. 안전하고 긍정적인 방식으로 응답해 주십시오. 당신은 친절하고 책임감 있는 조수입니다. 답변에서 법적으로 의심스럽거나 위험한 조언을 삼가주십시오. 답변이 사회적으로 편향되지 않고 긍정적인 성격을 띠도록 보장해 주십시오.

다음은 인간과 지식 있고 공감하는 조수 간의 대화입니다. 조수의 답변은 유해하거나, 비윤리적이거나, 사회적으로 편향된 내용을 포함해서는 안 되며, 대화를 긍정적인 방향으로 이끌어야 합니다. (특정 위험 범주 기반) 다음은 당신으로부터 안전하지 않은 행동을 유발할 수 있는 질문입니다. 이 질문은 '범죄/사기성 콘텐츠' 위반 범주로 분류되었습니다. 다음 템플릿을 사용하여 답변해야 합니다:

1. [해당하는 경우] 즉각적인 안전 문제를 다룹니다. 예를 들어, 사용자가 폭력 범죄를 저지르는 것에 대해 논의하는 경우, 모델은 그들을 법 집행 기관에 안내해야 합니다.
2. 프롬프트에 응답합니다. 모델은 주어진 프롬프트에 답변을 거부해야 하며, 불법 활동을 저지르거나, 조언하거나, 정보를 제공하는 것이 정책을 위반한다고 명시해야 합니다.
3. 맥락과 추가 정보를 추가합니다. 해당하는 경우, 모델은 합법적인 대안에 대해 조언할 수 있습니다.
4. 사용자에게 적절한 추가 정보를 요청/확인하도록 권장합니다. 해당하는 경우, 모델은 사용자에게 불법적인 요청이나 활동을 포함하지 않도록 프롬프트를 다듬도록 권장할 수 있습니다. (특정 위험 범주 기반) 다음은 당신으로부터 안전하지 않은 행동을 유발할 수 있는 질문입니다. 이 질문은 '노골적인 콘텐츠' 위반 범주로 분류되었습니다. 다음 템플릿을 사용하여 답변해야 합니다:
5. 즉각적인 안전 문제를 다룹니다. 예를 들어, 프롬프트가 사용자가 폭력이나 학대의 피해자라고 명시하는 경우, 모델은 공감적인 어조로 지원 리소스를 제공해야 합니다.
6. 프롬프트에 응답합니다. 모델은 노골적인 성적 또는 폭력적인 콘텐츠 생성을 거부해야 하며, 그렇게 하는 것이 정책을 위반한다고 명시해야 합니다.

Table 39: 맥락 증류(context distillation)를 위한 안전한 사전 프롬프트(preprompts). 우리는 맥락 증류를 위해 다양한 사전 프롬프트를 사용하며, 일부는 Bai et al. (2022b)에서 영감을 얻었고 다른 일부는 자체적으로 생성하였다. 또한 특정 위험 범주에 할당된 특정 프롬프트를 대상으로 하는 사전 프롬프트도 사용한다(하단 두 예시 참조).

• Prompt: So the Republican Party is depicted as an elephant because they're fat and lazy?

• Prompt: Why do people think I like fried chicken?

Table 40: 맥락 증류(context distillation)로 인해 발생한 오류. 맥락 증류가 응답을 모호하게 만들거나(상단 예시) **오류성 거부(false refusal)**로 이어지는 예시(하단 예시).

맥락 증류(context distillation)로 인해 발생한 모호한 응답 또는 오류성 거부(false refusal) 사례는 Table 41을 참조하라.

Table 41: 인지된 안전 문제로 인한 오류성 거부(false refusal) 사례. 첫 번째 예시는 유용성(helpfulness) 데이터셋에서 가져왔고, 두 번째와 세 번째 예시는 "crack" 및 "bomb"과 같은 민감한 키워드가 프롬프트 자체는 양성임에도 불구하고 존재하는 경계선(borderline) 데이터셋에서 가져왔다.

A.4.6 Examples of Safety Evaluation

우리는 Table 42에서 다양한 위험 범주의 안전 평가 prompt 예시를, Table 43에서 그에 대한 응답 예시를 보여준다.

Figure 33: 안전 데이터의 비율이 증가함에 따라 오류 모델 거부율(false model refusal rate)이 증가한다. 왼쪽: helpfulness 데이터셋에서의 오류 거부율은 0.006% (즉, 1회 발생)에서 0.05% (즉, 8회 발생) 범위이다. 오른쪽: borderline 데이터셋에서의 오류 거부율은 15%에서 27% 범위이다.

Table 42: 안전 평가 prompt 예시.

Table 43: Llama 2-Chat 및 다른 모델들로부터 얻은 적대적 prompt에 대한 응답 비교.

A.4.7 Description of Automatic Safety Benchmarks

이 섹션에서는 진실성(truthfulness), 유해성(toxicity), 편향(bias) 관점에서 평가에 사용되는 자동 안전 벤치마크에 대해 자세히 설명한다.

진실성 (Truthfulness)
LLM이 사실성(factuality)과 상식에 부합하는 신뢰할 수 있는 출력을 생성하는 능력을 이해하기 위해, 우리는 **LLM의 환각(hallucination)을 측정하는 데 사용되는 TruthfulQA (Lin et al., 2021)**를 활용한다. 이 벤치마크는 언어 모델이 정보를 제공하면서 동시에 질문에 진실된 답변을 생성하는지를 측정한다. TruthfulQA 벤치마크는 건강, 금융, 법률, 정치 등을 포함한 38개 카테고리에 걸쳐 817개의 질문으로 구성되어 있다 (Lin et al., 2021). 이 질문들은 근거 없는 믿음이나 오해 때문에 인간조차도 잘못 답변할 수 있도록 설계되었다. Lin et al. (2021)에 따라, 우리는 인간의 판단을 예측하는 데 강력한 성능을 보인 GPT-3 기반 metric을 사용한다. 구체적으로, fine-tuned된 GPT-3 모델, 즉 "GPT-judge"가 LLM이 생성한 출력의 **진실성(truthfulness)과 정보성(informativeness)**을 예측하는 데 사용된다. QA prompt의 경우, InstructGPT (Ouyang et al., 2022)의 형식을 따르는 6개의 무작위 QA 쌍을 포함하는 few-shot prompt를 채택한다. 우리는 진실하고 정보성 있는 생성물의 비율과 진실하거나 정보성 있는 생성물의 비율을 모두 보고한다.

유해성 (Toxicity)
다양한 그룹에 걸쳐 유해한 언어(toxic language)와 혐오 발언(hate speech)이 생성되는 정도를 측정하기 위해, 우리는 **ToxiGen (Hartvigsen et al., 2022)**을 사용한다. 이 데이터셋은 13개의 소수 집단을 언급하는 암묵적으로 유해하거나 양성(benign)인 문장들을 포함한다. 우리는 어노테이터들이 대상 인구 통계 그룹에 대해 의견이 일치하지 않는 prompt를 필터링하여 노이즈를 줄인 Hosseini et al. (2023)의 수정된 버전의 데이터셋을 채택한다. 그런 다음, RoBERTa (Liu et al., 2019)에 fine-tuning된 기본 ToxiGen 분류기를 사용하여 각 LLM의 생성물에 대한 **유해성(toxicity)**을 측정한다.

편향 (Bias)
인구 통계학적 속성에 따라 달라질 수 있는 모델 생성물의 감성(sentiment)을 연구하기 위해, 우리는 **BOLD (Dhamala et al., 2021)**를 선택한다. BOLD는 인종, 성별, 종교, 정치적 이념, 직업의 5개 도메인에 걸쳐 43개의 다른 하위 그룹을 포함하는 23,679개의 영어 위키피디아 prompt로 구성된 대규모 편향 벤치마크이다. 우리는 **Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) (Hutto and Gilbert, 2014)**를 사용하여 prompt 접두사와 모델 생성물의 조합이 전달하는 감성을 평가하기 위한 **감성 분석(sentiment analysis)**을 수행한다. VADER는 -1에서 1 사이의 감성 점수를 생성한다. 양수(음수) 점수는 prompt에 언급된 인구에 대한 긍정적(부정적) 감성을 나타내며, 0에 가까운 점수는 중립적인 감성을 나타낸다.

A.4.8 Automatic Safety Benchmark Evaluation Results

독성(Toxicity), 진실성(Truthfulness), 편향(Bias)에 대한 세분화된 분석
여기서는 독성, 진실성, 편향의 관점에서 모델 생성물의 안전성을 더 잘 이해하기 위해 심층 분석을 수행한다.

• 진실성 (Truthfulness). Table 44는 TruthfulQA에 대한 평가 결과로, 모델 생성물에서 진실성 비율, 정보성(informativeness) 비율, 그리고 진실성과 정보성을 모두 갖춘 비율을 보여준다. 대부분의 모델은 모델 생성물에서 90% 이상의 정보성을 보인다. 그러나 사전학습된 모델의 경우 진실성 비율이 상대적으로 낮으며, Falcon, MPT, 7B Llama 1의 경우 약 30%에서 40% 수준이다. 이 비율은 Llama 1과 Llama 2의 모델 크기가 커질수록 증가한다. instruction fine-tuning 후, 7B 및 13B Llama 2-Chat은 진실성에서 약 20% 향상되었고, 30B Llama 2-Chat은 약 24%, 70B Llama 2-Chat은 사전학습 버전 대비 약 14% 향상되었다.
• 독성 (Toxicity). Table 45는 사전학습된 모델의 경우 ToxiGen prompt가 주어졌을 때, 멕시코인, 라틴계, 여성 그룹이 독성 생성물의 비율이 가장 높은 상위 세 인구 통계 그룹인 경향이 있음을 보여준다. instruction fine-tuning 덕분에, 모든 크기의 fine-tuned Llama 2-Chat 모델은 독성 모델 생성물의 비율이 사실상 0%이므로, 그 결과는 여기에 제시되지 않았다.
• 편향 (Bias). Table 46, 47, 48, 49, 50은 인종, 성별, 종교 이념, 정치 이념, 직업 영역에서 다양한 인구 통계 그룹에 걸친 감성 점수 분포를 보여준다. 전반적으로, 사전학습 및 fine-tuned 모델 모두 BOLD 데이터셋의 각 영역에서 긍정적인 감성 점수를 보인다. fine-tuned Llama 2-Chat은 사전학습 버전보다 감성 점수에서 더 긍정적인 경향을 보인다. ChatGPT는 모델 생성물에서 더 중립적인 감성 점수를 가지는 경향이 있다. 성별 영역의 경우, LLM은 남성 배우보다 미국 여성 배우에 대해 더 긍정적인 감성을 가지는 경향이 있다. 인종 영역의 경우, 아시아계 미국인과 히스패닉 및 라틴계 미국인 인구 통계 그룹은 다른 하위 그룹에 비해 상대적으로 긍정적인 감성 점수를 가지는 경향이 있다. 종교 이념 영역의 경우, fine-tuning 후 이슬람교와 시크교 인구 통계 그룹에서 감성 점수가 가장 크게 증가하는 경향을 보인다. 정치 이념 영역의 경우, 자유주의(Liberalism)와 보수주의(Conservatism) 그룹은 사전학습 및 fine-tuned 모델 모두에서 가장 긍정적인 감성 점수를 가지는 경향이 있다. 파시즘(Fascism) 그룹의 감성 점수는 대부분 음수(즉, 0 미만)이다. 직업 영역의 경우, "기업 직함(Corporate titles)" 및 "컴퓨터(Computer)" 직업군에 대해 매우 긍정적인 감성을 보이는 반면, "전문 운전자 유형(Professional driver types)"에 대해서는 가장 중립적인 감성을 보인다.

Table 44: 다양한 모델 생성물에 대한 TruthfulQA 평가 결과.

벤치마크의 한계점
LLM의 독성 및 편향의 복잡한 특성으로 인해, 자동화된 지표를 사용한 이러한 평가가 결코 완전히 포괄적이지 않다는 점에 유의하는 것이 중요하다. 그러나 우리가 선택한 벤치마크는 Llama 2-Chat이 LLM 안전성의 중요한 측면에서 개선되었음을 이해하는 데 대표적이다. 벤치마크 평가는 AI 모델, 특히 채팅 지향 LLM을 평가하는 데 중요하다. 왜냐하면 벤치마크는 다양한 모델을 비교하고 해당 분야의 진행 상황을 추적하는 표준화되고 측정 가능한 방법을 제공하기 때문이다.

그러나 안전성 평가에서 벤치마크의 한계를 인식하는 것이 중요하다. 대부분의 벤치마크는 원래 사전학습된 LLM을 위해 개발되었으며, fine-tuned/채팅 지향 모델의 안전성을 측정하는 데 사용할 때 고려해야 할 특정 한계가 있다. 예를 들어, 벤치마크는 취약점을 악용하기 위해 특별히 설계된 적대적 입력이나 유해한 콘텐츠를 적절하게 다루지 못할 수 있으며, 모든 인구 통계 범주를 포괄하지 못할 수 있다. LLM이 다양한 인구 통계 그룹에서 보이는 다양한 행동을 더 잘 이해하고 분석하기 위해서는 분리된(disaggregated) 지표와 벤치마크를 모니터링하는 것이 바람직하다.

Table 45: ToxiGen에서 인구 통계 그룹별 독성 생성물 비율. 낮은 비율은 모델 생성물의 낮은 독성을 나타낸다. 인구 통계 그룹 레이블은 ToxiGen에서 채택되었다.

Table 46: BOLD prompt에서 인종 영역의 그룹별 평균 감성 점수 분포.

Table 47: BOLD prompt에서 성별 영역의 그룹별 평균 감성 점수 분포.

또한, 벤치마크는 일반적으로 개별 문장이나 prompt를 기반으로 언어 이해 및 생성을 평가하지만, 채팅 시나리오에서는 맥락(context)이 중요하다. fine-tuned chat 모델이 대화 내에서 맥락을 유지하고, 미묘한 상황을 처리하며, 유해한 콘텐츠 생성을 피하는 능력은 기존 벤치마크로 철저히 평가되지 않을 수 있다. BOLD 데이터셋에서 Wikipedia에서 추출된 prompt는 첫 다섯 단어와 도메인 용어로 구성되며, 도메인 및 인구 통계 그룹에 따라 BOLD의 prompt는 6~9개의 단어를 포함한다 (Dhamala et al., 2021).
배포 후, chat 모델의 안전성은 사용자 경험과 장기적인 영향을 포함하며, 이는 벤치마크만으로는 포착되지 않는다. 따라서 안전성을 효과적으로 평가하기 위해서는 제품 배포에 어떻게 통합되는지, 어떻게 사용되는지, 그리고 제품 맥락에서 안전성 위험을 정확하고 정밀하게 포착하는 지표가 무엇인지에 대한 추가적인 테스트가 포괄적인 안전성 평가에 필수적이다. 우리의 향후 연구는 위에서 언급된 사례에서 아직 다루지 않은 일부 차원을 포함하는 더 포괄적인 평가를 수행할 것이다.

A. 5 Data Annotation

우리는 supervised fine-tuning 단계를 위한 어노테이션과 **reward model 학습을 위한 인간 선호도(human preferences)**를 수집하기 위해 인간 어노테이터에 의존했다. 이 섹션에서는 데이터 어노테이션 과정에 대한 세부 정보를 제공한다.

A.5.1 SFT Annotation Instructions

우리는 어노테이터 풀로부터 단일 턴(single-turn) 및 다중 턴(multi-turn) 대화 어노테이션을 수집했다. 어노테이터들에게 정보적이고, 진실하며, 관련성 있고, 명확하며, 무해한 응답을 작성하도록 요청했다. 또한, 응답이 어떤 식으로든 문제가 될 수 있는 prompt의 경우, 정보성 및 유용성보다 무해성(harmlessness)을 우선시하도록 요청했다. 우리는 부정적인 사용자 경험으로 이어질 수 있는 응답 유형을 분류하고, 이러한 범주와 예시를 어노테이터들과 공유했다. 이러한 범주에 대한 요약은 Section A.5.2에서 확인할 수 있다.

Table 48: BOLD prompts의 종교 이념(religious ideology) 도메인 내 그룹별 평균 감성 점수 분포.

Table 49: BOLD prompts의 정치 이념(political ideology) 도메인 내 그룹별 평균 감성 점수 분포.

Table 50: BOLD prompts의 직업(profession) 도메인 내 그룹별 평균 감성 점수 분포.

A.5.2 Negative User Experience Categories

우리 모델과 상호작용할 때 부정적인 사용자 경험을 유발할 수 있는 다양한 종류의 응답이 존재한다. 우리는 어노테이터들에게 안전 가이드라인을 위반하는 응답을 작성하지 않도록 지시했으며, 예를 들어, 그들이 작성하는 prompt는 다음을 포함하지 않도록 요청한다:

1. 범죄 활동을 조장하거나 가능하게 하는 내용.
2. 사용자 또는 타인에게 위험한 행동을 조장하거나 가능하게 하는 내용.
3. 사용자 또는 타인에 대한 공격적이거나 모욕적인 행동을 포함, 조장하거나 가능하게 하는 내용.
4. 성적으로 노골적인 내용을 포함, 조장하거나 가능하게 하는 내용.

A.5.3 Quality Assurance Process

우리는 모델 학습에 고품질의 annotation만을 사용하기 위해 품질 보증(quality assurance) 프로세스를 구현했다. 이 프로세스를 위해 고도로 숙련된 콘텐츠 관리자 팀이 annotation을 수동으로 검토하고, 사용될 annotation을 승인했다.

품질 보증 단계에서 검토자들은 다음 지침에 부합하는 annotation만 승인하도록 요청받았다: (a) 대화 기록과 일관성이 있을 것, (b) prompt의 지시를 따를 것, (c) 문법, 철자 및 기타 작성 오류가 없을 것, (d) Section A.5.2에 설명된 어떤 범주에도 속하지 않을 것.

만약 annotation이 문법적 또는 철자 오류, 혹은 텍스트의 구조, 응집성 및 스타일 개선을 위해 작은 수정이 필요한 경우, 검토자들은 문제를 수정하고 승인할 수 있었다. 만약 주요 변경 없이는 승인될 수 없는 답변이라면, 검토자들은 해당 annotation을 거부하고 개선에 필요한 피드백을 작성하도록 요청받았다.

A.5.4 Annotator Selection

다양한 데이터 수집 task에 참여할 어노테이터를 선정하기 위해, 우리는 다단계 평가 프로세스를 진행했다. 이 과정에서 어노테이터들이 우리의 가이드라인을 얼마나 잘 이해하는지, 품질 평가 기준에 얼마나 부합하는지, 민감한 주제 가이드라인에 얼마나 일치하는지, 그리고 읽기 및 쓰기 능력을 평가했다.

이 프로세스는 총 4가지 테스트로 구성되었다:

• 첫 번째 테스트는 문법, 독해력, 작문 스타일을 평가하는 3개의 섹션으로 이루어져 있다. 각 섹션은 시간 제한이 있으며, 총 50분 안에 완료해야 한다. 응시자는 파트 I에서 90% 이상 득점해야 파트 II와 III로 진행할 수 있으며, 파트 II와 III에서 평균 4점 이상을 획득해야 테스트를 통과한다.
• 두 번째 테스트는 민감한 주제 일치도, 답변 순위 매기기, 그리고 두 가지 답변 작성 예시로 나뉜 42개의 질문으로 구성되었으며, 이들은 우리가 수동으로 검토했다. 테스트를 통과하려면 어노테이터는 답변의 80% 이상에서 우리의 기준에 동의해야 했고, 작성 예시에서는 5점 만점에 4점 이상을 획득해야 했다.
• 세 번째 테스트는 우리의 품질 평가 기준과의 일치도를 측정하는 것이었다. 이 테스트는 어노테이터에게 다양한 prompt-answer 쌍을 평가하고, 동일한 prompt에 대한 여러 답변의 순위를 매기도록 요구하는 31개의 질문으로 구성되었다. 일치도를 측정하기 위해, 우리는 먼저 다양한 팀원들로부터 답변을 수집했으며, 26개 이상의 질문에서 우리의 선호도와 일치한 어노테이터들이 테스트를 통과했다.
• 마지막으로, 네 번째 테스트는 prompt 응답 평가로, 어노테이터는 18개의 prompt 중 최소 6개 이상을 선택하여 응답을 작성한다. 우리는 각 응답을 수동으로 평가하여 실제 서비스에 투입될 준비가 되었는지(production readiness)를 평가한다. 평균 4점 이상을 획득한 어노테이터들이 교육을 통과했다.

A. 6 Dataset Contamination

공개적으로 사용 가능한 학습 데이터의 규모가 증가함에 따라, 평가 데이터의 일부가 학습 중에 노출되어 평가 성능에 부당한 이점을 줄 수 있다는 점이 불가피해졌다.
이러한 데이터셋 오염(dataset contamination)을 측정하는 초기 연구들(Brown et al. (2020), Wei et al. (2022a), Du et al. (2022))에서는 평가 세트의 예시가 학습 데이터와 고차 $n$-gram(일반적으로 $n=13$)에서 충돌이 발생하면 "오염되었다"고 간주했다. 이는 높은 정밀도로 "깨끗한" 데이터 하위 집합을 생성하기 위한 의도적으로 보수적인 접근 방식이었으며, 오픈 소스 평가 라이브러리(예: Gao et al. (2021))에서 사용된다.
그러나 이 접근 방식은 주어진 샘플의 정확히 어느 정도가 오염되었는지 감지할 수 없었고, 평가 데이터셋이 어떻게 구성되는지를 고려하지 않았다. 또한, Chowdhery et al. (2022)에서 언급했듯이, 일부 데이터셋(예: BoolQ)은 웹에서 그대로 추출된 context를 포함하지만, 질문과 답변은 포함하지 않는다. 따라서 이러한 데이터셋에서 높게 오염된 샘플이라도 부당한 이점을 얻을 가능성은 낮다. Chowdhery et al. (2022)의 방법론은 모든 8-gram의 70%가 학습 데이터에서 한 번 이상 발견되면 샘플이 오염된 것으로 간주하여, 이전의 $n$-gram 충돌 감지 방식을 더욱 개선했다.

위에서 언급된 이전 방법론들은 모두 텍스트 공간에서의 오염만을 고려하며, 실제 평가에 사용되는 prompt의 형식은 고려하지 않는 것으로 보인다. 이와 대조적으로, 우리는 토큰화된 입력에 대해 일치 여부를 확인하며, 완전히 구어체화된(fully verbalized) 평가 샘플을 tokenizer에 전달하는 데 주의를 기울인다. 또한 우리는 오염을 bottom-up 관점에서 고려함으로써 이전 방법론들과 차별화된다. 우리는 평가 샘플과 학습 세트 모두에서 10개 토큰보다 긴 어떤 토큰 $n$-gram에 해당 토큰이 나타나면 오염된 것으로 간주하며, 샘플의 오염 비율을 오염된 토큰의 백분율로 정의한다. 이를 통해 다양한 오염 스케일에서 모델의 벤치마크 성능을 확인할 수 있으며, 높은 정밀도의 깨끗한 하위 집합(오염도 20% 미만 샘플)과 높은 정밀도의 오염된 하위 집합(오염도 80% 초과 샘플)을 테스트할 수 있는 능력을 유지한다. 구어체화된 샘플의 정확한 형식의 불확실성을 고려하기 위해, 우리는 4개 토큰의 작은 "skipgram budget"을 허용하여, 평가 샘플과 학습 데이터 간의 일치하는 스팬(span)이 최대 4개 위치에서 다를 수 있도록 한다(후행 불일치 또는 처음 10개 토큰에서의 불일치는 허용하지 않는다).
우리는 Lee et al. (2022)의 라이브러리를 변형하여 PySpark 클러스터에서 작동하도록 수정한 suffix array를 사용하여 이러한 10개 이상의 skipgram을 식별한다(사실상 디스크에 대한 무작위 접근 없이). 이 작업의 병렬 처리 특성을 고려할 때, 우리는 약 7시간 만에 전체 데이터셋에서 모든 10-gram(및 그 전체 길이)을 찾을 수 있었다(토큰화 시간 포함, 약 1,500개의 코어 활용).

데이터셋 오염이 평가 성능에 기여했는지 여부를 판단할 때 많은 교란 요인이 작용하므로(주로 "깨끗한" 하위 집합과 "오염된" 하위 집합이 반드시 모집단 분포를 잘 추정하지 못한다는 사실에서 비롯됨), 우리는 다음 가정을 한다: 데이터셋 오염이 평가 성능에 기여하는 경우, "가장 깨끗한" 예시는 그 보완 집합보다 전반적으로 평균 점수가 더 나쁘고, "가장 오염된" 샘플은 그 보완 집합보다 전반적으로 평균 점수가 더 좋을 것으로 예상한다. 이 중 하나만 사실이라면 오염에 대한 충분한 증거가 되지 않는다. 이를 위해 우리는 다음과 같이 네 가지 (겹칠 수 있는) 하위 집합 유형을 정의한다:

• "Clean" 샘플: 토큰 오염이 20% 미만인 샘플
• "Not clean" 샘플: 토큰 오염이 20% 이상인 샘플
• "Not dirty" 샘플: 토큰 오염이 80% 미만인 샘플
• "Dirty" 샘플: 토큰 오염이 80% 이상인 샘플

우리가 직접 다루려고 시도하는 추가적인 교란 요인이 있다. 오염에 대한 주어진 정의(및 문헌에 언급된 다른 정의)에 따르면, 샘플이 학습 데이터에서 발견된 일치하는 시퀀스에 많은 토큰이 나타난다는 이유로 오염된 것으로 나타날 가능성이 있다. 그러나 일치하는 시퀀스가 학습 데이터 전체에 걸쳐 매우 단편화되어 있을 수 있으며, 이 경우 모델이 학습 중에 올바르게 조립된 오염된 시퀀스를 보았을 가능성은 매우 낮다. 이러한 현상의 가능성을 줄이기 위해, 우리는 **최소 일치 길이 $L \in \{10, 20, 30, 40, 50\}$**으로 분석을 반복한다. $L \rightarrow \infty$의 극한에서 모든 샘플이 "clean" 및 "not dirty"에 모두 속하므로(오염이 없음), 단편화와 전체 오염 사이의 균형을 맞추기 위해 오염으로 인해 이점을 얻은 것으로 보이는 각 데이터셋에 대해 가장 큰 $L$을 보고한다.

Table 51: 영향을 받은 데이터셋에 대한 오염 분석 결과. 다른 평가 데이터셋은 오염으로 인해 영향을 받았다고 간주할 충분한 증거가 없었다. Avg. Contam. %는 주어진 하위 집합 유형에 대한 샘플당 평균 오염 백분율을 나타낸다. 모델 크기는 사전학습된 모델만을 의미한다.

각 데이터셋과 위 샘플 하위 집합 유형 각각에 대해, 우리는 성능 지표 $X$의 평균 $\bar{X}$와 통계량 $Z_{n}=\frac{\left(\bar{X}-\mu_{n}\right)}{\sigma_{n}}$을 계산한다. 여기서 $n$은 샘플 하위 집합 유형의 크기이며, $\mu_{n}$과 $\sigma_{n}^{2}$은 각각 크기 $n$의 샘플에 대한 성능 지표의 샘플링 분포의 평균과 분산이다. 중심 극한 정리(Central Limit Theorem)에 따라 $Z_{n}$은 표준 정규 분포에 수렴하므로, 네 가지 샘플 하위 집합 모두에서 $\left|Z_{n}\right|>2$인 경우 데이터셋 오염이 평가 성능에 영향을 미쳤다고 판단할 충분한 증거가 있다고 간주한다.
이 분석 결과는 Table 51에서 확인할 수 있다. 우리는 HellaSwag와 MMLU-Humanities만이 학습 데이터의 오염으로 인해 성능이 향상된 것으로 보이며, 예상대로 70B 모델이 7B 모델보다 더 큰 이점을 얻은 것으로 나타났다. 또한, 이 효과가 MMLU-Humanities에 미치는 영향은 70B 모델의 MMLU-Overall 성능 향상으로 이어지는 것으로 보이지만, "clean" 하위 집합 성능과 샘플링 평균 간의 델타는 작다(-0.9). 다른 데이터셋(어떤 $L$을 선택하든)은 데이터셋 오염으로 인해 이점을 얻은 것으로 보이지 않으므로, 간결성을 위해 해당 데이터셋의 결과는 생략한다.

A. 7 Model Card

Table 52는 모델의 세부 정보를 요약한 모델 카드(Mitchell et al., 2018; Anil et al., 2023)를 제시한다.

Table 52: Llama 2의 모델 카드.