GenAI – 생성형 AI(generative AI)를 구현하는 방법: 단계별 가이드

GenAI 생성형 인공지능(generative artificial intelligence) 또는 생성형 AI(generative AI)는 프롬프트에 대응하여 텍스트, 이미지, 기타 미디어를 생성할 수 있는 일종의 인공지능(AI) 시스템이다. 생성형 AI는 입력 트레이닝 데이터의 패턴과 구조를 학습한 다음 유사 특징이 있는 새로운 데이터를 만들어낸다.

Open AI 의 GPT, Google의 Bard, Stability AI의 Stable Diffusion과 같은 인기 있는 생성형 AI 모델의 등장으로 생성형 AI는 앞으로 계속 발전할 기술임이 분명해졌습니다. 이 기술의 구현을 위한 탄탄한 계획을 세우면 이 기술을 유리하게 활용할 수 있습니다.

GenAI 를 구현하기 위해 따라야 할 단계입니다:

문제 이해 및 잠재적 GenAI 사용 사례 파악하기

GenAI 를 적용하는 첫 번째 단계는 이 기술로 해결하고자 하는 문제를 이해하는 것입니다. 문제를 파악한 후에는 생성형 AI가 조직에서 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 영역도 파악해야 합니다.

즉, 조직의 목표, 강점 및 약점을 기반으로 잠재력이 가장 높은 사용 사례 목록을 작성해야 합니다. 조직에서 GenAI의 잠재적 사용 사례를 파악한 후에는 가치 잠재력, 데이터 가용성, 가치 실현 시간, 구현 복잡성 및 사용 가능한 컴퓨팅 리소스를 기준으로 우선순위를 정하세요. GenAI가 긴급한 문제를 신속하게 해결할 수 있는 사용 사례에 집중하는 것이 좋습니다.

예를 들어, 조직에서 높은 에너지 비용을 처리하고 있다면 에너지 소비 추세를 분석하고 에너지 사용을 최적화하기 위해 GenAI 모델을 사용하는 것이 가장 좋을 수 있습니다. 또한 고객 지원 부서의 긴 대기 시간으로 어려움을 겪고 있다면 GenAI 기반 챗봇과 가상 비서의 우선순위를 정하는 것도 고려해 보세요. 이를 통해 많은 고객 문의에 동시에 응답할 수 있으므로 고객 서비스 상담원의 부담을 덜어줄 수 있습니다.

프로토타이핑 단계

다른 소프트웨어 개발 단계와 마찬가지로 생성형 AI 구현에는 프로토타이핑이 필요합니다. 프로토타이핑 단계에서는 생성형 AI 모델의 예비 버전을 구축하여 그 실현 가능성과 기능을 테스트합니다.

이 과정에는 최적의 솔루션을 찾을 때까지 다양한 알고리즘, AI 모델, 데이터 세트 및 아키텍처를 실험하는 과정이 포함될 수 있습니다. 특히 프로토타이핑은 더 작은 데이터 세트와 더 간단한 AI 모델을 사용하여 빠른 피드백을 제공하고 설계를 빠르게 반복할 수 있습니다. 프로토타이핑의 가장 좋은 점은 개발자가 설계의 허점을 파악하고 적시에 수정하는 데 도움이 된다는 것입니다.

프로토타이핑 단계에는 다음과 같은 여러 단계가 포함됩니다:

데이터 수집

데이터 수집은 프로토타이핑 단계에서 생성형 AI를 구현하는 데 있어 매우 중요한 단계입니다. [3] 생성형 AI 모델을 학습하고 테스트하는 데 사용할 데이터를 수집해야 합니다. 이렇게 하면 모델이 데이터에서 식별한 패턴과 추세를 기반으로 학습하고 고품질의 결과물을 생성할 수 있습니다.

데이터를 수집할 때는 다음과 같이 해야 합니다:

• 생성형 AI 모델을 학습시키고 테스트하는 데 사용할 데이터 소스를 식별합니다. 여기에는 소셜 미디어 플랫폼, 웹 페이지, 기사, 리뷰 등 다양한 출처의 정형 및 비정형 데이터가 모두 포함될 수 있습니다.
• 수집된 데이터의 품질이 우수하고 관련성이 있는지 확인하세요. 또한 데이터는 생성형 AI 모델이 해결하고자 하는 문제 영역을 전달할 수 있을 만큼 다양해야 합니다.
• 데이터 라벨링을 수행하여 학습 데이터에 컨텍스트를 제공함으로써 생성형 AI 모델이 학습할 수 있도록 하세요. 이렇게 하면 라벨링 비용을 절감하고 생성 AI 모델의 전반적인 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다. 데이터 라벨링에 사용할 수 있는 몇 가지 기술에는 크라우드소싱, 능동형 학습 또는 준지도 학습이 있습니다.
• 생성형 AI 모델에 데이터를 입력하기 전에 데이터를 사전 처리합니다. 이는 데이터 증강 및 토큰화 기술을 사용하여 생성형 AI 모델이 이해할 수 있는 적절한 형식의 데이터를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 데이터를 학습, 검증 및 테스트 세트로 분할합니다. 학습 데이터 세트는 모델을 학습시키는 데 사용되며, 검증 데이터 세트는 하이퍼파라미터를 미세 조정하고 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 마지막으로 테스트 세트는 최종 모델의 성능을 테스트하는 데 사용됩니다.
• 프로토타이핑 및 개발 단계에서 쉽게 액세스할 수 있는 형식으로 데이터를 저장해야 합니다. 클라우드 기반 스토리지, 데이터 웨어하우스 또는 분산 파일 시스템에 데이터를 저장하도록 선택할 수 있습니다.

데이터 전처리

프로토타이핑 단계의 다음 단계는 품질, 관련성 및 일관성을 보장하기 위해 데이터를 처리하는 것입니다. 데이터 전처리와 관련된 몇 가지 작업은 다음과 같습니다:

• 데이터 정리: 노이즈, 잘못된 형식, 중복, 손상, 관련성이 없거나 불완전한 데이터를 제거합니다.
• 데이터 정규화: 전체 데이터 세트에서 일관성을 보장합니다. 데이터 정규화와 관련된 몇 가지 기술에는 확장, 표준화 및 센터링이 포함됩니다.
• 데이터 토큰화: 데이터를 생성형 AI 모델이 이해할 수 있는 토큰 및 기호 집합으로 변환합니다.
• 특징 추출: 대량의 원시 데이터를 보다 관리하기 쉬운 그룹으로 나누고 축소하여 처리하기 쉽게 합니다.
• 데이터 증강: 원본 데이터에서 새로운 데이터 포인트를 생성하여 학습 데이터의 크기와 다양성을 향상시킵니다.
• 라벨링: 데이터에 레이블을 지정하여 데이터가 속한 카테고리나 클래스를 표시합니다.
• 유효성 검사: 전처리된 데이터의 유효성을 검사합니다.

적절한 GenAI 알고리즘 선택

효율적인 생성형 AI 구현을 위해서는 올바른 생성형 AI 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다. 선택한 알고리즘에 따라 생성되는 결과물의 품질과 정확도가 결정되기 때문입니다. 특히, 생성형 AI 알고리즘마다 장단점이 다릅니다.

사용할 생성 AI 알고리즘을 선택할 때 원하는 결과를 얻기 위해 고려해야 할 다양한 요소가 있습니다. 이러한 요소는 다음과 같습니다:

• 문제 영역: 생성 AI가 해결하고자 하는 문제 영역을 이해해야 알고리즘 목록을 좁히는 데 도움이 됩니다.
• 프레임워크: 작업에 적합한 딥 러닝 프레임워크를 선택합니다.
• 사용 가능한 생성 AI 알고리즘을 평가하세요: 사전 처리된 데이터에 대해 다양한 생성 AI 알고리즘의 성능을 평가하세요.
• 계산 요구 사항을 고려하세요: 생성 AI 알고리즘을 선택하기 전에 필요한 계산 리소스가 준비되어 있는지 확인하세요.

적절한 개발 환경 설정

필요한 도구와 리소스를 갖춘 적절한 개발 환경을 설정하면 개발자가 AI 모델을 효과적으로 생성, 테스트 및 배포하는 데 도움이 됩니다. 이러한 환경은 팀원 간의 협업을 촉진할 뿐만 아니라 시간이 지나도 생성형 AI의 구현을 확장하고 유지 관리할 수 있도록 해줍니다.

개발 단계

개발 단계에서는 선택한 생성 AI 알고리즘과 데이터 세트를 사용하여 본격적인 생성 AI 모델을 구축하게 됩니다. 이 단계의 주요 목표는 장기적인 성공을 위해 생성형 AI 구현의 효율성, 성능 및 견고성을 향상시키는 것입니다.

개발 단계를 성공적으로 완료하려면 다음과 같이 하세요:

1. 적합한 데이터 스토리지 선택
2. 적합한 데이터 처리 프레임워크 선택
3.여러 GPU와 CPU를 사용할 수 있도록 병렬화를 위한 코드를 설계합니다.
4.클라우드 컴퓨팅을 사용하여 대량의 데이터와 사용자를 처리합니다.
5.컨테이너화를 사용하여 다양한 환경에 데이터와 코드를 배포합니다.
6.데이터 액세스 요청량을 최소화하기 위해 캐싱을 구현합니다.
7.성능에 맞게 코드를 최적화하여 효율성을 높이고 처리 시간을 단축합니다.

배포

이 단계에서는 생성형 AI 모델을 각 생산 환경에 배포하고 최종 사용자가 사용할 수 있도록 합니다. 생성형 AI 모델을 성공적으로 배포하려면 보안, 안정성 및 효율성을 보장하도록 모델을 구성해야 합니다. 이를 통해 더 나은 사용자 경험과 만족도를 보장할 수 있습니다.