10 생성 AI 주요 개념이 설명되었습니다

편집자에 의한 이미지 | Midjourney & Canva

소개

생성 AI 몇 년 전의 소식은 없었지만 AI의 가장 인기있는 유행어 중 하나로 딥 러닝을 빠르게 대체했습니다. 이는 텍스트, 이미지 등과 같은 기존 실제 데이터에서 복잡한 패턴을 학습 할 수있는 모델을 구축 할 수있는 모델을 구축하는 데 중점을 둔 AI의 하위 도메인입니다. 텍스트, 이미지 등과 같은 기존의 실제 데이터와 유사한 특성을 가진 새로운 데이터 인스턴스를 생성하므로 새로 생성 된 컨텐츠가 종종 실제처럼 보입니다.

생성 AI는 일상 생활의 모든 응용 프로그램 영역과 측면에 스며 들었으며, 따라서 문자 그대로 기술 토론뿐만 아니라 산업 및 비즈니스 대화에서 종종 들리는 일련의 주요 용어를 이해했습니다.

이 기사에서는 Generative AI의 엔지니어, 사용자 또는 소비자이든 이해의 핵심 10 가지 생성 AI 개념을 탐색합니다.

1. 기초 모델

정의: 기초 모델은 큰 AI 모델, 일반적으로 깊은 신경망으로 인터넷 텍스트 또는 이미지 라이브러리와 같은 거대한 다양한 데이터 세트에 대해 교육을받습니다. 이 모델은 일반적인 패턴과 표현을 배우므로 처음부터 새로운 모델을 만들 필요없이 수많은 특정 작업에 대해 미세 조정할 수 있습니다. 예를 들어 큰 언어 모델, 이미지의 확산 모델 및 다양한 데이터 유형을 결합한 멀티 모달 모델이 있습니다.

그것이 핵심 인 이유: 기초 모델은 오늘날의 생성 AI 붐의 중심입니다. 그들의 광범위한 훈련은 그들에게 출현 능력을 부여하여 다양한 응용 프로그램에 강력하고 적응할 수있게합니다. 이를 통해 특수 도구를 생성하는 데 필요한 비용이 줄어들어 최신 AI 시스템의 백본을 챗봇에서 이미지 생성기까지 형성합니다.

2. 큰 언어 모델 (LLM)

정의: LLM은 방대한 자연 언어 처리 (NLP) 모델이며, 일반적으로 테라 바이트의 데이터 (텍스트 문서)에 대해 교육을 받고 수백만에서 수십억 개의 매개 변수로 정의되어 언어 이해 및 전례없는 수준에서 생성 작업을 해결할 수 있습니다. 그들은 일반적으로 변압기라는 딥 러닝 아키텍처에 의존하며, 소위주의 메커니즘은 모델이 컨텍스트에서 다른 단어의 관련성을 평가하고 단어 간의 상호 관계를 포착하여 Chatgpt와 같은 대규모 LLM의 성공의 핵심이됩니다.

그것이 핵심 인 이유: Chatgpt, Claude 및 기타 생성 도구와 같은 오늘날 가장 유명한 AI 응용 프로그램은 무수한 영역의 맞춤형 대화 보조원과 함께 LLM을 기반으로합니다. 이러한 모델의 기능은 순차적 텍스트 데이터를 처리 할 때 재발 신경 네트워크와 같은보다 전통적인 NLP 접근법의 기능을 능가했습니다.

3. 확산 모델

정의: LLM이 NLP 작업을위한 주요 유형의 생성 AI 모델과 마찬가지로 확산 모델은 이미지 및 예술과 같은 시각적 컨텐츠를 생성하기위한 최신 접근 방식입니다. 확산 모델의 원칙은 이미지에 점차 노이즈를 추가 한 다음 거부를 통해이 프로세스를 뒤집는 법을 배우는 것입니다. 그렇게 함으로써이 모델은 매우 복잡한 패턴을 배우고 궁극적으로 종종 사진을 보이는 인상적인 이미지를 만들 수 있습니다.

그것이 핵심 인 이유: 확산 모델은 Dall · E 및 Midjourney와 같은 도구를 통해 간단한 텍스트 프롬프트에서 고품질의 창의적인 비주얼을 생산할 수있는 오늘날의 생성 AI 환경에서 두드러집니다. 그들은 컨텐츠 생성, 디자인, 마케팅 등을 위해 비즈니스 및 창의 산업에서 특히 인기를 얻었습니다.

4. 프롬프트 엔지니어링

정의: chatgpt와 같은 LLM 기반 응용 프로그램을 사용한 경험과 결과를 알고 있습니까? 올바른 방법? 해당 능력을 획득하고 적용하는 장인 정신은 프롬프트 엔지니어링으로 알려져 있으며 사용자 입력 또는 최적화 또는 최적화를 수반합니다. 프롬프트 원하는 출력으로 모델을 안내합니다. 일반적으로 좋은 프롬프트는 명확하고 구체적이며 가장 중요한 목표 지향적이어야합니다.

그것이 핵심 인 이유: 주요 프롬프트 엔지니어링 원칙 및 지침에 익숙해지면 정확하고 관련성 있고 유용한 응답을 얻을 가능성이 극대화됩니다. 그리고 다른 기술과 마찬가지로, 그것을 마스터하는 데 일관된 연습이 필요합니다.

5. 검색 강화 세대

정의: 독립형 LLM은 몇 년 전만해도 불가능한 것으로 여겨지는 매우 복잡한 작업을 해결할 수있는 “AI Titans”는 명백히 놀라운 “AI Titans”입니다. 제한 사항이 있습니다. 정적 훈련 데이터에 대한 의존성과 신속하게 구식이 될 수 있으며 환각으로 알려진 문제의 위험이 있습니다 (나중에 논의). 검색 증강 생성 (RAG) 시스템은 이러한 한계를 극복하고 리트리버 모듈이라고하는 최신 검색 엔진에 사용 된 것과 유사한 정보 검색 메커니즘과 유사한 정보 검색 메커니즘을 통해 액세스 할 수있는 외부 문서 기반을 통합하여 새로운 데이터에 대한 상수 (및 매우 비싼) 모델을 재교육 할 필요성을 제거하기 위해 발생했습니다. 결과적으로, RAG 시스템의 LLM은보다 정확하게 정확하고 최신 증거에 근거한 응답을 생성합니다.

그것이 핵심 인 이유: Rag Systems 덕분에 최신 LLM 응용 프로그램은 업데이트가 쉽고, 상황을 인식하고보다 신뢰할 수 있고 신뢰할 수있는 응답을 생성 할 수 있습니다. 따라서 실제 LLM 애플리케이션은 현재 RAG 메커니즘에서 거의 면제되지 않습니다.

6. 환각

정의: LLM이 겪는 가장 일반적인 문제 중 하나 인 환각은 모델이 교육 데이터 또는 사실적인 소스에 접지되지 않은 컨텐츠를 생성 할 때 발생합니다. 그러한 상황에서, 정확한 정보를 제공하는 대신, 모델은 단순히 한 눈에 그럴듯하게 들리지만 사실적으로 부정확하거나 심지어는 말도하지 않는 컨텐츠를 생성하기로 결정합니다. 예를 들어, LLM에 존재하지 않는 역사적 사건이나 사람에 대해 물어 보면 자신감이 있지만 허위 답변을 제공합니다. 즉, 환각의 명확한 예입니다.

그것이 핵심 인 이유: 환각을 이해하고 이들이 발생하는 이유는 그들을 해결하는 방법을 아는 데 중요합니다. 모델 환각을 줄이거 나 관리하기위한 일반적인 전략에는 선별 된 신속한 엔지니어링 기술, 후 처리 필터를 생성 된 응답에 적용하며 RAG 기술을 실제 데이터의 접지 생성 응답에 통합하는 것이 포함됩니다.

7. 미세 조정 (예비 훈련)

정의: LLM 및 확산 모델과 같은 생성 AI 모델에는 앞에서 논의한 바와 같이 최대 수십억 개의 훈련 가능한 매개 변수로 정의 된 대규모 아키텍처가 있습니다. 그러한 모델을 훈련시키는 것은 두 가지 주요 접근법을 따릅니다. 모델 사전 훈련 대규모 및 다양한 데이터 세트에서 모델을 처음부터 훈련시켜 상당히 오래 걸리고 방대한 양의 계산 자원이 필요합니다. 이것은 기초 모델을 만드는 데 사용되는 접근법입니다. 그 동안에, 모델 미세 조정 미리 훈련 된 모델을 가져 와서 더 작고 더 많은 도메인 별 데이터 세트에 노출시키는 프로세스이며, 그 동안 모델 매개 변수의 일부만이 특정 작업 또는 컨텍스트에 대해 전문화되도록 업데이트됩니다. 말할 것도없이,이 프로세스는 전체 모델 사전 훈련에 비해 훨씬 가볍고 효율적입니다.

그것이 핵심 인 이유: 사용 가능한 특정 문제와 데이터에 따라 모델 사전 훈련과 미세 조정 중에서 선택하는 것이 중요한 결정입니다. 각 접근 방식을 선택 해야하는 강점, 한계 및 이상적인 사용 사례를 이해하면 개발자가보다 효과적이고 효율적인 AI 솔루션을 구축하는 데 도움이됩니다.

8. 컨텍스트 창 (또는 컨텍스트 길이)

정의: 컨텍스트는 응답을 생성 할 때 모델에서 고려할 정보를 설정하므로 생성 AI 모델에 대한 사용자 입력의 매우 중요한 부분입니다. 그러나 컨텍스트 창 또는 길이는 여러 가지 이유로 신중하게 관리되어야합니다. 첫째, 모델에는 고정 컨텍스트 길이 제한이있어 한 번의 상호 작용에서 처리 할 수있는 입력의 양이 제한됩니다. 둘째, 매우 짧은 컨텍스트는 불완전하거나 관련이없는 답변을 얻을 수 있지만 지나치게 상세한 컨텍스트는 모델을 압도하거나 성능 효율성에 영향을 줄 수 있습니다.

그것이 핵심 인 이유: 컨텍스트 길이 관리는 컨텍스트/지식 청크, 요약 또는 계층 적 검색과 같은 기술이 길거나 복잡한 컨텍스트를 효과적으로 관리하는 데 사용되는 RAG 시스템과 같은 고급 생성 AI 솔루션을 구축 할 때 중요한 설계 결정입니다.

9. 당신은 에이전트가 있습니다

정의: AI 요원의 개념은 수십 년 전으로 거슬러 올라가고 자율적 인 에이전트와 다중 에이전트 시스템은 오랫동안 과학적 맥락에서 AI의 일부 였지만, 생성 AI의 부상은 이러한 시스템에 초점을 새롭게 해왔으며, 최근 “에이전트 AI”라고합니다. 에이전트 AI는 간단한 작업 실행에서 다른 도구 나 환경과 자율적으로 계획, 추론 및 상호 작용할 수있는 시스템에 이르기까지 경계를 넓히기 때문에 생성 AI의 가장 큰 트렌드 중 하나입니다.

그것이 핵심 인 이유: AI 에이전트와 생성 모델의 조합은 최근 몇 년 동안 주요 발전을 주도하여 자율 연구 보조원, 작업 해결 봇 및 다중 단계 프로세스 자동화와 같은 성과로 이어졌습니다.

10. 멀티 모달 AI

정의: 멀티 모달 AI 시스템은 최신 생성 모델의 일부입니다. 텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오와 같은 여러 유형의 데이터를 입력 및 여러 출력 형식을 생성하여 지원할 수있는 사용 사례 및 상호 작용을 확장하고 처리합니다.

그것이 핵심 인 이유: Multimodal AI 덕분에 이제 이미지를 설명하고 차트에 대한 질문에 답변하고, 하나의 통합 시스템에서 비디오를 생성 할 수 있습니다. 요컨대, 전반적인 사용자 경험이 크게 향상됩니다.

마무리

이 기사는 생성 AI를 둘러싼 10 가지 주요 개념의 중요성을 공개하고 탈취하며 강조했습니다. 아마도 최근 몇 년 동안 문제를 해결하고 불가능하다고 생각되는 과제를 수행 할 수있는 인상적인 능력으로 인해 최근 몇 년 동안 가장 큰 AI 트렌드입니다. 이러한 개념에 익숙해지면 발전을 유지하고 빠르게 진화하는 AI 환경에 효과적으로 참여할 수있는 유리한 위치에 있습니다.

Iván Palomares Carrascosa AI, 기계 학습, 딥 러닝 및 LLM의 리더, 작가, 연사 및 고문입니다. 그는 실제 세계에서 AI를 활용하는 다른 사람들을 훈련시키고 안내합니다.