생성형 모델의 기본 원리 - 랜덤성(Randomness)과 조건성(Conditionality)

 

랜덤성(Randomness)과 조건성(Conditionality)

 

랜덤성(Randomness)

 

같은 입력에도 다양한 출력을 생성하게 만드는 요소

 

• 생성형 모델은 확률 분포(probability distribution)에 따라 출력을 선택함
  → 텍스트 생성에서, 다음 단어를 예측할 때 여러 후보 중에서 확률적으로 선택

 

랜덤성 조절 (예: GPT-3)

import openai

openai.api_key = 'api-key'

response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt="Once upon a time, there was a friendly robot who",
    max_tokens=50,
    temperature=0.7  # temperature ↑ → 랜덤성 증가
)

print(response.choices[0].text.strip())

temperature 값이 높을수록 출력이 더 다양해지고 창의적

0.0이면 항상 같은 결과, 1.0에 가까울수록 매번 다른 결과 생성

 

 

조건성(Conditionality)

 

특정 조건에 맞게 출력을 생성하는 능력

 

예:

“고양이가 우주복을 입고 있는 이미지”를 요청 → 모델은 해당 조건을 반영해 출력

 

다양한 조건 입력 예

• 텍스트 → 텍스트: “동화를 써줘” → GPT-3가 동화 생성
• 텍스트 → 이미지: “하늘을 나는 강아지” → DALL·E가 이미지 생성
• 텍스트 → 오디오: “재즈 스타일 음악” → Jukebox가 음악 생성

 

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생성형 모델의 핵심 원리

 

생성형 AI는 입력된 조건(조건성)을 바탕으로, 확률(랜덤성)을 활용해 새로운 결과 생성

 

다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있으며, 창의적이고 유연한 결과물을 만들어냄

텍스트, 이미지, 오디오 등의 도메인마다 세부 원리는 다르지만, 기본 구조는 매우 유사함

 

 

 

텍스트 기반 생성형 모델의 원리

1. 입력 토큰화
   입력된 문장을 토큰(단어 또는 서브워드) 단위로 분리
2. 확률 예측
   다음에 올 단어의 확률 분포를 계산
3. 랜덤 선택
   확률에 따라 단어를 랜덤하게 선택 (temperature로 조절 가능)
4. 반복 생성
   문장이 완성될 때까지 위 과정 반복

 

 

이미지 기반 생성형 모델의 원리

1. 텍스트 인코딩
   입력 텍스트를 벡터로 변환
2. 이미지 특징 생성
   형태, 색상, 구성 등을 내부적으로 생성
3. 세부 사항 랜덤 생성
   세부 요소를 랜덤하게 채워서 최종 이미지 구성

 

DALL·E 사용 예

response = client.images.generate(
  model="dall-e-3",
  prompt="a white siamese cat",
  size="1024x1024",
  quality="standard",
  n=1
)

image_url = respose.data[0].url

텍스트 조건(prompt)에 따라 이미지 생성

랜덤성으로 인해 매번 다른 스타일의 고양이 이미지가 생성될 수 있음

 

 

오디오 기반 생성형 모델의 원리

1. 입력 인코딩
   텍스트(가사)나 멜로디를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환
2. 오디오 생성
   음색, 리듬, 스타일 등을 바탕으로 오디오 클립 생성
3. 랜덤성 적용
   동일한 조건에서도 다양한 음원이 생성되도록 변형

 

 

랜덤성과 조건성의 상호작용

	랜덤성	조건성
정의	다양한 출력을 만들기 위한 확률적 요소	입력된 조건에 따라 출력을 달리함
예시	같은 입력으로 여러 이미지/문장 생성	"고양이" vs. "우주 고양이" 이미지 생성
조절 방법	temperature 파라미터	prompt(조건문)의 정확도와 다양성

 

 

두 요소의 조합

 

“우주를 여행하는 고양이”라는 조건 →

조건성: 전체적인 주제와 스타일 설정

랜덤성: 고양이의 모습, 배경, 색상 등이 매번 다름