[인공지능(AI)] 생성형 AI 작동 원리

 

생성형 AI는 일반적으로 인공 신경망과 기계 학습 알고리즘을 기반으로 합니다. 이러한 AI 시스템은 입력 데이터를 분석하고, 학습하며, 이해하여 새로운 데이터를 생성하거나 반응합니다. 여기에는 다음과 같은 주요 구성 요소가 포함될 수 있습니다.

1. 데이터 수집: 생성형 AI 모델을 훈련시키기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 원하는 작업에 관련된 정보를 포함하고 있어야 합니다.
2. 전처리: 수집된 데이터는 종종 불완전하거나 잡음이 있을 수 있습니다. 전처리 단계에서는 데이터를 정제하고 표준화하여 모델의 학습에 적합한 형태로 만듭니다.
3. 인공 신경망 모델: 생성형 AI 모델의 핵심은 인공 신경망입니다. 이 신경망은 데이터의 패턴을 학습하고, 새로운 데이터에 대한 예측이나 생성을 수행합니다. 인공 신경망은 다양한 형태와 구조를 가질 수 있으며, 대표적으로는 순환 신경망(RNN), 장단기 메모리(LSTM), 변이형 오토인코더(VAE), 생성적 적대 신경망(GAN) 등이 있습니다.
4. 학습 알고리즘: 생성형 AI 모델은 학습 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 파악하고 모델의 매개 변수를 조정합니다. 이 과정은 주어진 목표와 손실 함수를 최소화하는 방향으로 진행됩니다.
5. 생성 및 평가: 모델이 학습되면 새로운 데이터를 생성하거나 원하는 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 생성물은 다양한 지표를 사용하여 평가될 수 있습니다. 예를 들어, 생성된 이미지의 질이나 자연어 생성의 일관성 등이 평가 기준이 될 수 있습니다.
6. 반복적인 피드백: 생성형 AI 시스템은 주기적으로 데이터를 사용하여 모델을 업데이트하고 향상시켜야 합니다. 이를 통해 모델은 새로운 트렌드나 패턴을 학습하고 사용자 요구에 더 잘 대응할 수 있습니다.

요약하면, 생성형 AI는 데이터를 기반으로 학습하고 패턴을 파악하여 새로운 데이터를 생성하거나 원하는 작업을 수행하는 인공 신경망과 학습 알고리즘을 결합한 시스템입니다.