GenAI(생성형 AI)

GenAI(생성형 AI)란?

생성형 AI(인공 지능)는 새로운 자료를 제작하고 인간과 같은 창의성을 모방하며 새로운 데이터를 생성하도록 설계된 광범위한 모델과 알고리즘을 의미합니다. 이러한 접근 방식에는 이미지와 텍스트를 생성하는 것부터 창의적인 애플리케이션과 게임을 용이하게 하는 것까지 다양한 기능이 있습니다. 생성형 인공 지능의 8가지 카테고리는 다음과 같습니다.

• GAN(Generative Adversarial Network): Generative Adversarial Network의 약자인 GAN은 2014년 Ian Goodfellow가 딥 러닝 모델의 한 유형으로 처음 제안했습니다. 이 시스템은 경쟁 과정에 참여하는 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성되어 있습니다. 생성자는 데이터 인스턴스를 생성하며 판별자는 데이터 품질을 평가합니다. 이를 통해 생성자는 출력을 향상하여 신뢰할 수 있는 최고 수준의 창작물을 생산하게 됩니다.
• VAE(Variational Autoencoder): VAE는 신경망을 사용하여 입력 데이터의 압축된 표현을 학습하는 생성형 모델로, 확률적 요소를 도입하여 다양한 결과물을 생성할 수 있습니다. 일반적으로 이미지 생성이나 표현 학습과 같은 작업에 사용됩니다.
• 자동 회귀 모델: 자동 회귀 모델은 이전 요소를 기반으로 각 요소의 조건부 확률을 모델링하여 데이터 시퀀스를 생성합니다. 대표적인 사례로는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 자동 회귀 언어 모델이 있는데, 이는 시퀀스에서 다음 단어를 예상합니다.
• RNN(순환 신경망): RNN은 피드백 연결을 활용하여 순차적 데이터를 처리할 수 있는 유형의 신경망으로, 자연어 처리 및 시계열 예측과 같이 구성요소의 순차적 배열을 고려해야 하는 생성 작업에 활용됩니다. 또한 장기적 의존성을 포착하는 데 어려움이 있음을 자세히 설명합니다.
• 트랜스포머 기반 모델: 트랜스포머는 특히 GPT 및 BERT와 같은 모델이 인기를 끌면서 콘텐츠 생성과 관련된 다양한 작업에서 더욱 중요해졌습니다. 이들의 주의 시스템은 효율적인 순차적 입력 처리를 지원하여 언어 번역, 요약, 텍스트 생산에서 능숙함을 발휘합니다.
• 생성형 작업을 위한 강화 학습: 보상을 극대화하기 위해 모델은 강화 학습을 통해 환경에서 순차적으로 결정을 내리도록 교육을 받습니다. 생성형 작업에 활용하면 동영상 게임 제작이나 예술 작품 제작 분야에서 볼 수 있듯이 입력을 통합하여 자료를 생성하는 능력을 갖춘 AI 시스템이 탄생할 수 있습니다.
• 신경망: 신경망은 여러 생성 모델의 기본이 됩니다. 여러 레이어로 구성된 심층 신경망은 복잡한 패턴과 표현을 획득하는 능력을 제공하므로 이미지와 음성을 생성하는 작업에 없어서는 안 될 요소입니다.
• 유전 알고리즘: 유전 알고리즘은 생물학적 진화에서 영감을 얻은 최적화 기술입니다. 생성형 AI의 영역에서는 여러 세대에 걸쳐 솔루션을 발전시키고, 사전 결정된 적합도 함수를 활용하여 생산된 자료를 개선하고 완성할 수 있습니다.

규칙 기반 시스템: 규칙 기반 시스템은 미리 확립된 규칙과 논리적 추론을 활용하여 정보를 생성합니다. 학습 기반 기술은 더 유연하지만, 규칙 기반 접근 방식은 절차적 콘텐츠 개발의 특정 형태와 같이 생성 프로세스에 대한 명시적 제어가 필요한 상황에서 유용합니다.