오픈챗 이름 및 설명 글로 유해성 판단하는 모델 개발하기 (새 탭에서 열림)
LINE AI Services Lab은 오픈챗 이름과 설명을 바탕으로 징계 수위와 사유를 예측하는 자동 모니터링 모델을 개발했다. 기존 모델의 적용 범위를 넓히기 위해 데이터를 정제하고, 안전성 모더레이션에 특화된 2B 규모의 Granite Guardian 3.1 2B를 LoRA로 학습했다. 최종적으로 자연어 단일 토큰과 토큰별 확률을 활용해 실시간 운영에 적합한 분류 구조를 구현했다. ## 오픈챗 모니터링의 목적 - 오픈챗은 생성되거나 이름·설명 글이 수정될 때마다 운영 정책 위반 여부를 검수해야 한다. - LINE은 글로벌 서비스로 생성·수정되는 오픈챗이 많아, 사람의 수동 검수만으로는 대응하기 어렵다. - 기존 모니터링 모델은 여러 국가에서 효과를 보였지만, 국가별로 세분화된 판단 기준이 필요한 경우에는 자동 검수가 제한됐다. - 이번 프로젝트의 목표는 자동 검수 적용 국가와 범위를 확대하고, 기존 적용 국가의 정확도도 높이는 것이었다. ## 중복 데이터와 불일치 라벨 정제 - 현재 가이드라인과 일치하도록 해당 가이드라인이 적용된 기간의 수동 검수 데이터만 학습에 사용했다. - 동일한 오픈챗 이름과 설명에 서로 다른 징계 결과가 부여된 사례를 하나의 최종 라벨로 통합했다. - 징계 코드 처리 기준: - 가장 높은 수위의 징계가 2회 이상이면 해당 징계를 최종 라벨로 선택한다. - 최고 수위 징계가 한 번만 나타나면 노이즈일 가능성을 고려해 두 번째로 높은 수위의 징계를 선택한다. - 징계 사유 처리 기준: - 동일 그룹에서 가장 많이 등장한 사유를 우선한다. - 빈도가 같으면 전체 데이터에서 더 드문 사유를 선택한다. - 이는 희귀한 사유가 해당 데이터를 더 구체적으로 설명할 수 있다는 TF-IDF의 발상에서 착안했다. ## Granite Guardian 3.1 2B 선정 - 사전 학습 모델은 다음 조건으로 검토했다. - 디코더 기반 모델 - 안전성 모더레이션 과제로 튜닝된 모델 - 약 2B 규모 - 상업적 활용이 가능한 Apache 라이선스 - 실시간으로 대량의 오픈챗을 처리해야 하므로, 대형 모델보다 추론 비용과 응답 속도가 낮은 모델이 필요했다. - Granite Guardian은 입력이 유해한지에 대해 `Yes` 또는 `No` 토큰을 생성하는 방식으로 안전성을 판별한다. - 특정 후보 토큰의 생성 확률을 비교하므로 출력 형식이 흔들리지 않고, 확률을 신뢰도로 활용해 운영 임계값을 조정하기 쉽다. ## 징계 코드와 사유를 함께 예측하는 학습 구조 - 오픈챗 검수는 단순한 유해·무해 이진 분류가 아니다. - 유해성의 정도에 따라 징계 수위가 달라진다. - 징계 사유도 함께 예측하고 안내해야 한다. - 이를 위해 모델 응답을 다음과 같은 구조로 정의했다. ```text Action:{징계 코드 토큰} Reason:{징계 사유 토큰} ``` - Cross Entropy Loss를 사용하되, 전체 프롬프트가 아니라 모델의 응답 영역에 대해서만 손실을 계산했다. - 입력 문장을 복사하는 능력보다 징계 코드와 사유를 정확히 예측하는 능력이 중요하기 때문이다. - 전체 파라미터 대신 LoRA를 적용했다. - 기존 모델 파라미터는 고정한다. - 학습해야 할 변화량을 작은 행렬 두 개의 곱으로 근사한다. - 업데이트 파라미터와 메모리 사용량을 줄이면서 사전 학습 능력을 유지한다. ## 자연어 단일 토큰을 활용한 추론 - 실제 징계 코드와 사유 코드는 알파벳·숫자 조합이라 토크나이저에 의해 여러 토큰으로 분할될 수 있다. - 여러 토큰으로 나뉘면 각 코드의 생성 확률을 직접 비교하기 어렵다. - 따라서 코드와 사유를 의미 있는 자연어 표현으로 매핑하고, 각각 하나의 토큰으로 표현되도록 구성했다. - 자연어 토큰은 임의의 코드값보다 모델이 의미를 학습하기에도 유리할 것으로 판단했다. ## 단계별 확률 계산과 KV 캐싱 - 첫 번째 단계에서 모델의 마지막 출력 로짓 중 징계 코드 토큰에 해당하는 값만 추출한다. - 해당 값에 softmax를 적용해 코드별 확률을 계산하고, 가장 높은 확률의 징계 코드를 선택한다. - 이후 선택된 코드와 `Reason:` 프롬프트를 모델에 추가 입력해 징계 사유를 예측한다. - 징계 사유 역시 사유 토큰 후보의 확률만 비교해 최종 결과를 선택한다. - 두 번째 단계에서는 첫 번째 추론의 `past_key_values`를 재사용하는 KV 캐싱을 적용해 반복적인 계산을 줄였다. ## 실용적인 결론 이 사례는 대규모 생성 모델을 그대로 사용하는 대신, 작은 안전성 특화 디코더 모델에 구조화된 출력 형식과 LoRA를 결합해 실시간 콘텐츠 모니터링에 맞춘 접근이다. 운영 환경에서는 단순 정확도뿐 아니라 라벨 품질, 토큰별 신뢰도, 임계값별 검수량과 오탐·미탐 비용을 함께 평가하는 것이 중요하다.
