생성형 AI(Generative AI)

 

생성형 AI(Generative AI)

 

입력을 바탕으로 새로운 결과물을 만들어내는 AI

• 텍스트 생성 모델
  몇 개의 단어를 입력하면 자연스러운 문장을 이어 생성
  GPT-3, ChatGPT 등
• 이미지 생성 모델
  텍스트나 스케치를 바탕으로 이미지 생성
  DALL·E, Stable Diffusion 등
• 음악 생성 모델
  멜로디 입력에 따라 음악을 작곡
  Magenta 등

창의적인 작업을 도와주며, 예술·콘텐츠·디자인 등 다양한 분야에 활용되고 있음

 

 

생성형 AI 개발의 어려움

 

 

대규모 데이터와 연산 자원

 

수십억 개의 파라미터를 학습하는 딥러닝 기반 모델이기 때문에 방대한 데이터와 고성능 GPT/TPU가 필요함

 

텍스트 생성: 수십~수백GB 이상의 문서 데이터

이미지 생성: 이미지와 그 설명이 함께 포함된 수십만~수백만 개의 데이터셋

→ 개인이 직접 학습시키기에는 하드웨어와 비용의 장벽이 높음

 

 

복잡한 모델 구조와 튜닝

 

대부분 생성형 AI는 Transformer 기반의 복잡한 아키텍처를 사용함

정확한 모델 구조 설계, 하이퍼파라미터 설정(학습률, 배치 크기 등)은 고도의 딥러닝 지식과 실험 경험을 필요로 함

 

 

훈련 과정의 불안정성

 

모델 붕괴(Model Collapse)

다양한 출력을 못 내고 무의미한 결과만 생성

 

과적합(Overfitting)

훈련 데이터에만 맞춰져서 일반화 성능 저하

 

→ 균형 잡힌 학습과 조기 종료, 적절한 정규화 등의 기법을 정교하게 적용해야 함

 

 

생성형 AI개발의 시작 방법

 

사전 학습된 모델 활용

Hugging Face, OpenAI, Stability.ai 등에서 다양한 모델 제공

제공되는 API나 라이브러리를 활용해 빠르게 실험 가능

 

클라우드 연산 자원 활용

AWS, Google Cloud, Azure 등에서 GPU/TPU 서버를 임시로 빌려서 학습 수행

비용은 발생하지만, 로컬에서는 불가능한 대규모 연산 수행 가능

 

작은 규모부터 시작

처음부터 거대한 프로젝트를 하기보다는, 소규모 데이터와 경량 모델로 실험하며서 개념을 익히는 것이 중요