다양한 산업에서 생성 AI를 찾는 이유는 무엇입니까?

제너레이티브 AI(Generative AI)는 텍스트, 이미지, 오디오, 합성 데이터 등 다양한 유형의 콘텐츠를 생성할 수 있는 인간 인공지능 기술입니다. 그렇다면 인공지능이란 무엇인가? 인공지능과 머신러닝의 차이점은 무엇인가요?

인공 지능은 자율적으로 추론하고, 학습하고, 행동을 수행할 수 있는 시스템인 지능형 에이전트의 생성을 연구하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.

기본적으로 인공지능은 인간처럼 생각하고 행동하는 기계를 만드는 이론과 방법에 관한 것입니다. 이 분야 내에서 머신러닝 ML은 인공지능 분야입니다. 입력 데이터를 기반으로 모델을 훈련하는 프로그램 또는 시스템입니다. 훈련된 모델은 모델이 훈련된 통합 데이터에서 파생된 새롭거나 보이지 않는 데이터로부터 유용한 예측을 할 수 있습니다.

기계 학습은 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 학습할 수 있는 능력을 제공합니다. 기계 학습 모델의 가장 일반적인 두 가지 유형은 비지도 ML 모델과 감독 ML 모델입니다. 둘 사이의 주요 차이점은 감독 모델의 경우 레이블이 있고 레이블이 지정된 데이터는 이름, 유형 또는 숫자와 같은 레이블이 있는 데이터이고 비지도 데이터는 레이블이 없는 데이터라는 것입니다.

이 그림은 지도 모델이 해결하려고 시도할 수 있는 문제의 예입니다.

예를 들어, 당신이 레스토랑 주인이고 청구 금액, 주문 유형에 따라 다른 사람들에게 팁이 얼마나 주어졌는지, 주문 유형에 따라 얼마나 많은 사람들에게 팁이 주어졌는지에 대한 내역 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다. 픽업 또는 배달이었습니다. 지도 학습에서 모델은 과거 사례를 통해 학습하여 미래 값을 예측합니다. 따라서 여기 모델에서는 총 청구 금액을 사용하여 주문이 픽업용인지 배송용인지에 따라 향후 지출을 예측합니다.

이 예는 비지도 모델이 해결할 수 있는 문제 상황을 보여줍니다. 여기서 근속 기간과 수입을 확인한 다음 직원을 그룹화하여 클러스터를 만들어 빠른 경로에 있는 사람이 있는지 확인합니다. 비지도 문제는 원시 데이터를 보고 그것이 자연스럽게 그룹화되는지 확인하는 것입니다. 좀 더 자세히 알아보고 이를 그래픽으로 보여드리겠습니다.

위의 개념은 생성 AI를 이해하는 기초입니다.

지도 학습에서는 테스트 데이터 값이 모델에 입력되고, 모델은 예측을 출력하며, 해당 예측은 모델을 훈련하는 데 사용된 훈련 데이터와 비교됩니다.

예측된 테스트 데이터 값과 실제 학습 데이터 값이 멀리 떨어져 있는 경우 이를 오류라고 하며, 모델은 예측 값과 실제 값이 가까워질 때까지 이 오류를 줄이려고 합니다.

우리는 인공 지능과 기계 학습, 지도 학습과 비지도 학습의 차이점을 논의했습니다. 그럼 딥러닝에 대해 간단히 살펴보겠습니다.

머신 러닝이 다양한 기술을 포괄하는 광범위한 분야인 반면, 딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여 머신 러닝보다 더 복잡한 패턴을 처리할 수 있는 일종의 머신 러닝입니다.

인공 신경망은 인간의 두뇌에서 영감을 얻었으며, 데이터를 처리하고 예측을 통해 작업을 수행하는 방법을 배울 수 있는 상호 연결된 많은 노드 또는 뉴런으로 구성됩니다.

딥 러닝 모델에는 일반적으로 여러 계층의 뉴런이 있습니다. 이를 통해 기존 기계 학습 모델보다 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 신경망은 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터 모두에 대해 작동할 수 있으며, 이를 준지도 학습이라고 합니다. 준지도 학습에서는 신경망이 소량의 레이블이 지정된 데이터와 대량의 레이블이 없는 데이터에 대해 훈련됩니다. 레이블이 지정된 데이터는 신경망이 작업의 기본 개념을 학습하는 데 도움이 됩니다. 그리고 레이블이 지정되지 않은 데이터는 신경망이 새로운 사례로 일반화되는 데 도움이 됩니다.

이 인공 지능 분야에서의 위치는 인공 신경망을 사용하여 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 지도, 비지도, 반지도 방법으로 처리할 수 있음을 의미합니다. 대규모 언어 모델은 일반적으로 딥 러닝, 딥 러닝 모델 또는 기계 학습 모델의 하위 집합이기도 합니다.

딥 러닝은 차별 학습과 생성 학습의 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 판별 모델은 데이터 포인트의 레이블을 분류하거나 예측하는 데 사용되는 모델입니다. 판별 모델은 일반적으로 레이블이 지정된 데이터 포인트의 데이터 세트에 대해 훈련됩니다. 그들은 데이터 포인트의 특징과 라벨 사이의 관계를 학습하고, 일단 차별 모델이 훈련되면 새로운 데이터 포인트의 라벨을 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 생성 모델은 기존 데이터의 학습된 확률 분포를 기반으로 새로운 데이터 인스턴스를 생성하므로 생성 모델은 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

생성 모델은 새로운 데이터 인스턴스를 출력할 수 있는 반면, 판별 모델은 다양한 유형의 데이터 인스턴스를 구별할 수 있습니다.

이 다이어그램은 전통적인 기계 학습 모델을 보여줍니다. 차이점은 데이터와 레이블 간의 관계 또는 예측하려는 내용입니다. 하단 이미지는 새로운 콘텐츠를 생성하고 출력하기 위해 콘텐츠 패턴을 학습하려는 생성적 AI 모델을 보여줍니다.

출력된 외부 라벨이 숫자나 확률인 경우 스팸, 비스팸 등 비생성 AI입니다. 출력이 자연어인 경우 음성, 텍스트, 이미지, 비디오 등 생성적 AI입니다.

모델 출력은 모든 입력의 함수입니다. Y가 예측 판매량과 같은 숫자인 경우 GenAI가 아닙니다. Y가 문장이라면 매출을 정의하는 것과 같습니다. 질문이 텍스트 응답을 이끌어낸다는 점에서 생성적입니다. 그의 반응은 모델이 훈련된 모든 방대한 양의 빅 데이터를 기반으로 할 것입니다.

요약하자면, 전통적인 지도 학습 및 비지도 학습 프로세스는 훈련 코드와 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 구축합니다. 사용 사례나 문제에 따라 모델은 예측을 제공할 수 있고, 무언가를 분류하거나 클러스터링할 수 있으며, 이 힘을 사용하여 이를 생성한 프로세스가 얼마나 강력한지 보여줄 수 있습니다.

GenAI 프로세스는 모든 데이터 유형의 훈련 코드, 레이블이 지정된 데이터 및 레이블이 지정되지 않은 데이터를 얻고 기본 모델을 구축한 다음 기본 모델이 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 비디오 등.

전통적인 프로그래밍부터 신경망, 생성 모델까지 우리는 먼 길을 걸어왔습니다. 전통적인 프로그래밍에서는 고양이를 구별하기 위한 규칙을 코딩해야 했습니다. 종류는 동물이며 다리 4개, 귀 2개, 털 등을 가지고 있습니다.

신경망의 물결 속에서 우리는 고양이와 개의 네트워크 사진을 제공할 수 있습니다. 그리고 고양이냐고 물었어요. 그는 고양이를 예측할 것입니다. 생성 AI의 물결 속에서 우리는 사용자로서 자신만의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 Python언어 모델 또는 대화형 응용 프로그램 언어 모델과 같은 모델입니다. 인터넷의 여러 소스에서 매우 큰 데이터를 가져옵니다. 단순히 질문만으로 사용할 수 있는 기본 언어 모델을 구축하세요. 그래서 당신이 그에게 고양이가 무엇인지 물으면 그는 고양이에 대해 아는 모든 것을 말해 줄 수 있습니다.

이제 정의해 보겠습니다. 생성 인공 지능이란 무엇입니까?

GenAI는 기존 콘텐츠에서 학습한 지식을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 만드는 인공지능입니다. 그리고 프롬프트가 제공되면 통계 모델을 만들고 해당 모델을 사용하여 예상되는 응답이 무엇인지 예측하고 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

기본적으로 데이터의 기본 구조적 내용을 학습한 다음 훈련 데이터와 유사한 새로운 샘플을 생성할 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 생성 언어 모델은 표시된 예에서 배운 내용을 가져와 해당 정보를 기반으로 완전히 새로운 것을 만들 수 있습니다.

대규모 언어 모델은 자연스럽게 들리는 언어 형태로 새로운 텍스트 조합을 생성하고, 이미지 모델을 생성하고, 이미지를 입력으로 받아 텍스트, 또 다른 이미지, 또는 비디오. 예를 들어, 출력 텍스트에서는 시각적 Q&A를 얻을 수 있고, 출력 이미지에서는 이미지 완성을 생성하고, 출력 비디오에서는 애니메이션을 생성할 수 있습니다.

텍스트를 입력으로 사용하고 더 많은 텍스트, 이미지, 오디오 또는 결정을 출력할 수 있는 언어 모델을 생성합니다. 예를 들어 출력 텍스트 아래에 질문과 답변을 생성하고 출력 이미지 아래에 비디오를 생성합니다.

생성 언어 모델은 훈련 데이터를 통해 패턴과 언어를 학습한 다음 텍스트를 제공하여 다음에 일어날 일을 예측한다고 말했습니다.

생성 언어 모델은 패턴 일치 시스템으로, 제공한 데이터를 기반으로 패턴을 학습합니다. 훈련 데이터에서 배운 내용을 바탕으로 문장을 완성하는 방법에 대한 예측을 제공합니다. 대량의 텍스트 데이터에 대해 훈련을 받았으며 다양한 프롬프트와 질문에 응답하여 의사소통하고 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있었습니다.

변환기에서 환각은 일반적으로 무의미하거나 문법적으로 잘못된 모델에 의해 생성된 단어 또는 문구입니다. 환각은 모델이 충분한 데이터에 대해 훈련되지 않거나, 모델이 시끄럽거나 더러운 데이터에 대해 훈련되거나, 모델에 충분한 컨텍스트를 제공하지 않거나, 모델에 충분한 제약을 제공하지 않는 등 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.

또한 때로는 정확하지 않은 정보를 생성할 수 있는 기타 TPT3.5와 같이 모델이 부정확하거나 오해의 소지가 있는 정보를 생성할 가능성을 더 높일 수도 있습니다. 프롬프트 단어는 대규모 언어 모델에 입력으로 제공되는 작은 텍스트 조각입니다. 그리고 다양한 방법으로 모델의 출력을 제어하는 ​​데 사용될 수 있습니다.

Hip 디자인은 대규모 언어 모델에서 원하는 출력 콘텐츠를 생성할 힌트를 만드는 프로세스입니다. 앞서 언급했듯이 LLM은 입력한 교육 데이터에 크게 의존합니다. 입력 데이터의 패턴과 구조를 분석하여 학습합니다. 그러나 브라우저 기반 프롬프트에 액세스하면 사용자가 자신만의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

데이터 기반 입력 유형에 대한 로드맵을 제시했으며, 관련 모델 유형은 다음과 같습니다.

텍스트-텍스트 모델. 자연어 입력을 받아 텍스트 출력을 생성합니다. 이러한 모델은 텍스트 간의 매핑을 학습하도록 훈련되었습니다. 예를 들어, 한 언어에서 다른 언어로의 번역입니다.

텍스트를 이미지 모델로 변환. 텍스트-이미지 모델은 수많은 이미지에 대해 학습되기 때문입니다. 각 이미지에는 짧은 텍스트 설명이 함께 제공됩니다. 확산은 이를 달성하는 데 사용되는 한 가지 방법입니다.

텍스트를 비디오로, 텍스트를 3D로 변환합니다. 텍스트-비디오 모델은 단일 문장부터 전체 스크립트에 이르기까지 텍스트 입력만으로 비디오 콘텐츠를 생성합니다. 출력은 사용자의 텍스트 설명에 해당하는 3차원 개체를 생성하는 3D 모델에 대한 입력 텍스트에 해당하는 비디오와 같은 텍스트입니다. 예를 들어 게임이나 다른 3D 세계에 사용될 수 있습니다.

텍스트-작업 모델. 일단 훈련되면 텍스트 입력을 기반으로 정의된 작업이나 작업을 수행할 수 있습니다. 이 작업은 광범위할 수 있습니다. 예를 들어 질문에 답하고, 검색을 수행하고, 예측하고, 작업을 수행하는 등의 작업을 수행할 수도 있습니다. 또한 쿼리를 안내하거나 문서를 변경하도록 훈련할 수도 있습니다.

기본 모델은 대량의 데이터에 대해 사전 훈련된 대규모 AI 모델입니다. 목표는 감정 분석, 이미지, 캡션 및 개체 인식과 같은 다양한 다운스트림 작업을 조정하거나 미세 조정하는 것입니다.

기본 모델은 예측을 감지하고 맞춤형 고객 지원을 제공하는 데 사용할 수 있는 의료, 금융, 고객 서비스 등 다양한 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. OpenAI는 채팅 및 텍스트를 포함한 기본 모델 소스 언어를 제공합니다.

기본 비전 모델에는 안정적인 확산이 포함되어 있어 텍스트 설명에서 패키지 품질의 이미지를 효과적으로 생성할 수 있습니다. 고객이 귀하의 제품이나 서비스에 대해 어떻게 느끼는지에 대한 정보를 수집해야 하는 경우가 있다고 가정해 보겠습니다.

개발자의 관점에서 Generative AI Studio를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 애플리케이션을 쉽게 디자인하고 구축할 수 있습니다. 애플리케이션 콘텐츠를 쉽게 생성하고 편집할 수 있는 시각적 편집기가 있습니다. 사용자가 앱 내에서 정보를 검색할 수 있는 검색 엔진도 내장되어 있습니다.

사용자가 자연어를 사용하여 애플리케이션과 상호 작용할 수 있도록 돕는 대화형 인공 지능 엔진도 있습니다. 나만의 디지털 비서, 사용자 정의 검색 엔진, 지식 기반, 교육 애플리케이션 등을 만들 수 있습니다.

모델 배포 도구는 개발자가 다양한 배포 옵션을 사용하여 프로덕션 환경에 모델을 배포하는 데 도움이 됩니다. 그리고 모델 모니터링 도구는 개발자가 대시보드와 다양한 측정항목을 사용하여 프로덕션에서 ML 모델의 성능을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

제너레이티브 AI 애플리케이션 개발을 복잡한 퍼즐의 조립으로 생각한다면 데이터 과학, 머신러닝, 프로그래밍 등 여기에 필요한 각 기술 역량은 퍼즐의 각 조각에 해당합니다.

기술 축적이 없는 기업에서는 이러한 퍼즐 조각을 이해하는 것이 이미 어렵고, 이를 하나로 맞추는 것은 더욱 어려운 작업이 됩니다. 그러나 기술적 역량이 부족한 이러한 전통 기업에 미리 조립된 퍼즐 조각을 제공할 수 있는 서비스가 있다면 이러한 전통 기업은 전체 퍼즐을 보다 쉽고 빠르게 완성할 수 있습니다.

국내 시장의 실제 상황으로 볼 때, 생성 AI의 발전은 추세를 쫓는 실무자들의 예측만큼 낙관적이지도, 반대론자들의 설명만큼 비관적이지도 않습니다.

엔터프라이즈 사용자는 애플리케이션의 견고성, 경제성, 보안 및 유용성을 추구합니다. 이는 더 높은 기능을 달성하기 위해 훈련 과정에서 높은 컴퓨팅 파워 비용을 소비하는 대규모 언어 모델과 같은 생성 AI와는 완전히 다른 경로입니다.

이에 대한 핵심 문제는 더 큰 상상력을 갖춘 엔터프라이즈급 생성 AI 분야에서 가장 중요한 것은 대형 모델이 얼마나 강력한가가 아니라, 기본 모델에서 다양한 분야의 특정 애플리케이션으로 어떻게 진화할 수 있느냐는 것입니다. 이를 통해 전체 경제와 사회의 발전에 힘을 실어줍니다.