생성형 AI (Generation AI : Gen AI) 구현을 통한 업무생산성 향상을 기대 한다면 이제 시작해 보시죠.

생성형 AI, GenAI 최근 미디어와 IT에 자주 등장하는 단어이다.
생성형 AI가 무엇인지 알아보자.

생성형 AI – GenAI , Generative AI

생성형 AI는 프롬프트에 반응하여 새롭고 사실적인 콘텐츠를 만들 수 있는 AI 기술의 일종입니다. 기본적으로 이 기술은 인공지능과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 다음과 같은 다양한 콘텐츠를 만듭니다:

• 텍스트
• 오디오
• 이미지
• 동영상
• 소프트웨어 코드
• 제품 디자인
• 심지어 합성 데이터까지

최적의 기능을 위해 생성형 AI는 신경망과 고급 알고리즘을 사용하여 입력 데이터의 기본 패턴을 식별하고 유사한 패턴을 따르는 관련 콘텐츠를 생성합니다. 이 과정에는 학습 데이터의 분포에 대해 학습하고 학습된 패턴을 따르는 새롭고 독창적인 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 사용하는 것이 포함됩니다.

특히, 가장 강력한 생성 AI 알고리즘은 일반적으로 자체 지도 학습을 통해 라벨이 지정되지 않은 방대한 양의 데이터를 사용하여 학습된 최상위 AI 모델을 기반으로 구축됩니다. 이러한 사전 학습된 AI 모델을 생성하려면 복잡한 수학과 막대한 컴퓨팅 파워가 필요합니다.

가변 자동 인코더- Variational Autoencoders (VAEs)

이는 생성 AI에 사용되는 가장 기본적인 모델 중 일부입니다. 생성형 AI 모델은 일반적으로 인코더와 디코더의 성능을 결합하여 입력 데이터를 저차원 잠재 공간에 매핑함으로써 입력 데이터의 진정한 본질을 포착합니다. 그런 다음 디코더는 원본 입력 데이터와 유사한 새로운 샘플을 생성합니다. 디코더는 텍스트 합성, 이미지 생성 등 다양한 애플리케이션에 사용됩니다.

생성적 적대 신경망 – Variational Autoencoders (VAEs)

GAN은 생성기와 판별기로 구성됩니다. 이들은 훈련 데이터와 유사한 새로운 데이터 출력을 생성하는 데 깊이 관여합니다. 제너레이터는 주로 실제 샘플을 생성하는 데 중점을 두며, 판별기는 실제(도메인에서 가져온) 샘플과 가짜(생성된) 샘플을 구별합니다. 이러한 경쟁적인 상호 작용의 도움으로 GAN은 보다 사실적이고 고품질의 결과물을 생성하는 방법을 학습합니다. 수년 동안 GAN은 비디오와 이미지를 생성하고 사람의 목소리를 시뮬레이션하는 데 사용되어 왔습니다.

트랜스포머 – Transformers

이러한 AI 모델은 자연어 처리와 이미지 작업에 혁신을 가져왔습니다. 트랜스포머는 주로 자기 주의 메커니즘을 사용하여 순차적인 데이터에서 장거리 종속성과 관계를 포착합니다. 이를 통해 일관성 있고 맥락에 맞는 텍스트와 이미지를 생성할 수 있습니다.