📗 생성형 AI 원리: 컴퓨터가 언어를 이해하고 생성하는 방법
인공지능(AI)의 발전으로 컴퓨터는 사람과 유사한 방식으로 언어를 이해하고 생성하는 능력을 갖추게 되었습니다. 생성형 AI는 이러한 기술 중 하나로, 컴퓨터가 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 이 블로그에서는 생성형 AI의 원리를 설명하겠습니다.
📄 1. 데이터 수집과 전처리:
생성형 AI의 핵심은 대량의 데이터를 활용하는 것입니다. AI 모델은 많은 양의 텍스트 데이터를 학습하고 이해합니다. 이 데이터는 책, 웹사이트, 뉴스 기사, 소셜 미디어 포스트 등 다양한 출처에서 수집됩니다. 그런 다음 데이터는 정제되고 전처리되어 모델에 입력됩니다. 이 단계에서 데이터의 중요한 특징을 추출하고 모델이 이해하기 쉽도록 포맷을 맞춥니다.
이후 데이터는 텍스트 마이닝 및 자연어 처리 기술을 활용하여 정제되고 구조화됩니다. 또한 중요한 정보, 특징, 단어 관계 등을 추출하여 모델이 이해하기 쉽도록 준비됩니다.
📄 2. 딥러닝 모델 학습:
생성형 AI에 사용되는 가장 일반적인 딥러닝 모델은 순환 신경망(RNN), 변형 언어 모델(Variational Language Model, VLM), 트랜스포머(Transformer) 등이 있습니다. 이 모델은 데이터를 기반으로 언어와 문맥을 이해하고 학습한 후 다음에 올 단어나 문장을 생성합니다.
- 순환 신경망(RNN): RNN은 순차적인 데이터 처리에 적합한 딥러닝 모델로, 이전 단계의 출력을 현재 단계의 입력과 함께 고려하여 정보를 처리합니다.
- 트랜스포머(Transformer): Transformer는 자연어 처리 및 시퀀스 기반 작업에 뛰어난 성능을 발휘하는 딥러닝 모델로, 어텐션 메커니즘을 기반으로 하고 병렬 처리가 가능하여 효율적인 학습과 추론을 수행합니다.
📄 3. 생성 및 샘플링:
모델이 학습된 후, 생성형 AI는 텍스트를 생성하거나 응답할 수 있습니다. 이 모델은 주어진 문맥에서 다음에 올 단어를 예측하고 생성합니다. 예를 들어, “오늘 날씨가 매우…”에서 다음 단어를 예측할 때 “더워” 또는 “춥다”와 같은 다양한 단어를 생성할 수 있습니다. 이러한 생성은 학습 데이터에 의해 모델이 얼마나 정확하게 생성할 수 있는지에 따라 달라집니다.
✔ 샘플링의 중요성샘플링은 모델이 다양한 데이터를 접하고 학습하여 다양한 상황에 대처할 수 있도록 돕는 과정으로, 과적합을 방지하고 모델의 품질을 향상시키는 데 중요합니다. 즉, 다양성과 대표성을 확보하는데 필수적인 단계입니다.
📄 4. 평가 및 피드백:
생성된 텍스트는 실제 사용자 또는 시스템에 의해 사용됩니다. 이 때 사용자 피드백은 생성형 AI의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 사용자가 생성된 텍스트를 평가하고 피드백을 제공하면 모델은 더 나은 결과물을 생성하도록 학습합니다. 이러한 반복적인 과정을 통해 생성형 AI는 시간이 지남에 따라 더 나은 언어 이해와 생성 능력을 향상시킵니다.
* 대부분 생성형 AI는 유저가 사용하면서 사용데이터를 계속 학습시켜 무한히 성능이 발전해 나갑니다.
✔ 결론
생성형 AI는 딥러닝 모델과 대량의 데이터를 기반으로 언어를 이해하고 생성하는 기술입니다. 이러한 모델은 다양한 응용 분야에서 사용되며, 자연어 처리, 챗봇, 문서 생성, 번역 및 대화 시스템 등에서 높은 성능을 발휘합니다. 사용자 피드백을 통해 지속적으로 발전하며, 미래에는 더 강력한 언어 모델을 기대할 수 있습니다.
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