생성형 AI(인공지능) 이란? 어떻게 동작할까?

생성형 AI는 어떤 것인가요?

 

생성형 AI란

 

생성형 AI는 이미지와 비디오처럼 새로운 콘텐츠를 제작하고, 독창적인 아이디어를 창출하며, 기존 지식을 활용해 문제를 해결하는 인공 지능의 한 유형입니다. 이는 대화, 이야기, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있게 학습되며, 인간 언어부터 프로그래밍 언어, 예술, 과학에 이르기까지 복잡한 주제를 다룰 수 있습니다. 예를 들어, 한 개의 언어를 익히고 나면 그 어휘를 바탕으로 시를 작성하는 것이 가능합니다. 기업에서 생성형 AI는 챗봇, 미디어 창작, 제품 개발 및 디자인 등 여러 방면에서 활용할 수 있습니다.

 

생성형 AI 기술의 발전은 어떻게 이루어졌나요?

 

초기의 생성 모델은 통계 기법을 통해 수학적 데이터 분석을 돕는 목적으로 사용되었습니다. 신경망과 딥 러닝은 현대 생성형 AI의 발전에 있어 중요한 역할을 했습니다. 2013년 변이형 오토인코더는 사실적 이미지와 음성을 만들어내는 최초의 심층 생성 모델로 등장했습니다.

 

생성형 AI는 어떤 방식으로 작동하나요?

 

생성형 AI는 대량의 데이터를 기반으로 사전 훈련된 기계 학습 모델을 사용합니다. 이 모델은 방대한 데이터를 통해 학습합니다.

 

파운데이션 모델

 

파운데이션 모델은 광범위하고 일반적인 데이터와 레이블이 없는 데이터를 학습한 기계 학습 모델입니다. 이 모델은 여러 일반적인 작업을 수행할 수 있습니다. 다양한 패턴과 관계를 학습하여 새로운 데이터를 생성하거나 예측하는 데 사용됩니다.

 

예를 들어 이미지 생성의 경우, 모델은 이미지를 분석하여 더 선명하고 명확한 버전을 만들어냅니다. 텍스트 작업에서는 이전 단어와 맥락을 바탕으로 다음 단어를 예측합니다. 그리고 확률분포로 다음 단어를 선택합니다.

 

대규모 언어 모델

 

대규모 언어 모델은 파운데이션 모델의 한 유형으로, 예를 들어 OpenAI의 Generative Pre-trained Transformer(GPT) 모델이 이에 속합니다. 이 모델은 요약, 텍스트 생성, 분류, 대화 및 정보 추출 같은 언어 중심의 작업을 수행합니다.

 

특히 LLM이 주목받는 이유는 다양한 작업 수행 능력에 있습니다. 이것은 높은 수준의 개념 학습을 가능케 하는 다수의 파라미터 덕분입니다. 예를 들어 GPT-3 같은 LLM은 수십억 개의 파라미터를 처리할 수 있으며 제한적인 입력만으로도 콘텐츠 생성을 할 수 있습니다. 이를 통해 광범위한 컨텍스트에서 지식을 응용하는 방법을 익힙니다.

 

생성형 AI 모델이 어떻게 작동하는지에 대해 이해하려면, 먼저 기존의 기계 학습 모델이 어떻게 기능하는지를 살펴볼 필요가 있습니다. 전통적인 기계 학습 방식은 주로 차별적 접근법을 사용하여 데이터 포인트를 분류하는 데 집중합니다. 이 방법은 이미 알려진 요인과 그렇지 않은 요인 간의 관계를 규명하려고 시도하는데, 예를 들면 픽셀 배열, 선의 길이, 색상 또는 모양 등과 같은 구체적인 데이터 요소를 기반으로 모르는 요소, 즉 단어와 같은 결과를 예측하려는 것입니다. 수학적으로 말하자면, 이러한 모델은 알려지지 않은 요인과 이미 알려진 요인을 각각 x 및 y 변수로 설정하여 이를 수치적인 함수 또는 방정식으로 매핑하고자 합니다.

 

그러나 생성형 AI 모델은 이러한 차별적 방법을 더 발전시킨 개념이라 할 수 있습니다. 이 모델의 핵심은 주어진 특징을 기반으로 레이블을 예측하기보다는, 정반대로 특정 레이블을 바탕으로 해당 특징들을 추론하는 것입니다. 수학적인 관점에서 보면, 생성형 모델링은 두 변수 x와 y가 함께 발생할 확률을 계산하는 방식을 채택하며, 이 과정에서 다양한 데이터 특징들의 분포와 그 상호관계를 학습하게 됩니다.

 

예를 들어 생성형 모델을 동물 이미지 분석에 활용할 경우, 이 모델은 귀 모양, 눈 모양, 꼬리의 길이, 그리고 피부 패턴과 같은 여러 시각적 특징들을 철저히 기록합니다. 이는 다양한 동물들이 어떠한 형태로 생겼는지를 더 잘 이해하기 위한 학습 과정에 해당합니다. 이러한 학습을 통해서 생성형 AI는 이전에 훈련 데이터에 포함되지 않았던 새로운 동물의 이미지를 창의적으로 재구성할 수 있게 됩니다. 이러한 기능은 생성형 AI 모델이 특히 창의적이거나 예측적 역할을 수행할 수 있는 이유 중 하나입니다.