생성형 AI가 작동하는 원리

생성형 AI는 단순히 데이터를 처리하는 것을 넘어, 새로운 콘텐츠를 창조해냅니다.

그렇다면 이 AI는 어떤 원리로 작동할까요?

이번 시간에는 인공 신경망의 기본 구조와 Transformer 모델의 핵심 개념을 중심으로 생성형 AI의 작동 프로세스를 살펴보겠습니다.

인공 신경망(Artificial Neural Network)은 인간의 뇌에서 영감을 받아 만들어진 구조입니다.

뇌의 신경 세포(뉴런)가 서로 신호를 주고받으며 정보를 처리하는 방식처럼, 인공 신경망은 여러 층으로 구성된 노드(Node)들이 데이터를 입력받고, 이를 처리해 결과를 출력합니다.

인공 신경망은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 그리고 출력층(Output Layer)으로 나뉩니다.

입력층에서 데이터를 받아들이고, 은닉층에서 복잡한 계산을 거친 뒤, 최종 결과를 출력층에서 내보냅니다.

예를 들어, 이미지 분류 AI에서는 입력층이 이미지를 받아들이고, 은닉층에서 이미지를 분석해 "이것은 고양이입니다"와 같은 결과를 출력합니다.

Transformer 모델은 오늘날 많은 생성형 AI의 중심이 되는 기술입니다.

이 모델은 자연어 처리와 같은 복잡한 작업을 수행하기 위해 만들어졌으며, 특히 Attention 메커니즘을 통해 큰 혁신을 이뤘습니다.

사람이 문장을 이해할 때 모든 단어에 똑같이 집중하지는 않는 것처럼, Attention은 입력된 데이터 중에서 "어디에 집중할 것인지"를 결정하는 메커니즘입니다.

예를 들어, "그녀는 공원에서 노란 공을 던졌다"라는 문장에서 "공"이라는 단어가 더 중요한 의미를 가집니다.

Transformer 모델의 Attention 메커니즘은 이렇게 중요한 부분을 강조하여, 더 정확한 결과를 도출할 수 있게 합니다.

Transformer 모델은 기본적으로 Encoder-Decoder 구조를 가지고 있습니다.

• Encoder: 입력된 데이터를 처리하고, 중요한 정보를 추출합니다.

• Decoder: Encoder가 추출한 정보를 바탕으로 최종 결과를 생성합니다.

예를 들어 텍스트 번역 AI는 Encoder가 원문을 분석하고, Decoder가 그 분석을 바탕으로 번역된 문장을 생성합니다.

이제 생성형 AI가 어떻게 작동하는지 간단히 알아보겠습니다.

1. 데이터 입력: 먼저, AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 원하는 형태의 데이터를 입력받습니다.

2. 데이터 처리: 입력된 데이터는 인공 신경망의 여러 층을 거치며 처리됩니다. 이 과정에서 중요한 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 결과를 예측합니다.

3. 콘텐츠 생성: 마지막으로, 추출된 정보를 바탕으로 새로운 콘텐츠가 생성됩니다. Transformer 모델에서는 Attention 메커니즘을 통해 더 정확하고 자연스러운 결과를 생성할 수 있습니다.

이렇게 생성형 AI는 입력된 데이터를 바탕으로 새로운 텍스트, 이미지, 음악 등을 창작해낼 수 있습니다.

다음 시간에는 이러한 AI 모델의 학습 과정에 대해 조금 더 자세히 알아보겠습니다.