생성형 AI는 어떻게 훈련되는가?

목 차

1. 생성형 AI 훈련이란 무엇인가?
2. 데이터 수집과 전처리 과정
3. 모델 선택과 학습 과정
   • GPT 방식
   • Diffusion 방식
4. AI 모델의 미세조정(Fine-tuning) 과정

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1. 생성형 AI 훈련이란 무엇인가?

 

생성형 AI는 데이터로부터 학습하여 인간이 원하는 텍스트, 이미지, 음성 등의 콘텐츠를 자동으로 만들어내는 인공지능 기술입니다. 이러한 AI를 만들기 위해서는 다양한 데이터를 활용하여 모델을 훈련시키는 과정이 필수적입니다.

 

2. 데이터 수집과 전처리 과정

 

AI 훈련의 첫 단계는 양질의 데이터를 수집하는 것입니다. 예를 들어, 텍스트 기반의 AI 모델인 GPT는 방대한 웹 페이지, 책, 논문 등의 데이터를 수집합니다. 이미지 생성 AI 모델인 Diffusion 모델은 인터넷에서 확보된 수많은 고품질 이미지를 기반으로 학습합니다.

수집된 데이터는 다음과 같은 전처리 단계를 거칩니다.

• 데이터 정제: 불필요하거나 부정확한 데이터를 제거
• 데이터 정규화: 데이터를 일정한 형식으로 변환
• 라벨링: 데이터에 의미를 부여하여 AI가 인지할 수 있도록 함

 

생성형 AI는 어떻게 훈련되는가?

 

정교하게 훈련된 AI는 우리의 창의성과 생산성을
한 단계 더 높여줄 든든한 파트너가 됩니다.

 

3. 모델 선택과 학습 과정

 

생성형 AI의 대표적인 두 가지 접근 방식은 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 Diffusion 방식입니다.

● GPT 방식

GPT는 방대한 텍스트 데이터를 기반으로 "다음 단어 예측" 원리를 사용하여 훈련됩니다. 즉, 이전 문장이나 단어를 보고 자연스러운 다음 단어나 문장을 생성하도록 학습합니다. OpenAI가 개발한 GPT-3와 GPT-4가 대표적인 예시입니다.

● Diffusion 방식

Diffusion 방식은 이미지를 노이즈(잡음)에서부터 시작하여 단계적으로 선명한 이미지를 만들어가는 방식으로, DALL·E, Stable Diffusion과 같은 이미지 생성 AI가 사용하고 있습니다.

 

4. AI 모델의 미세조정(Fine-tuning) 과정

 

기본적인 학습 이후, 모델의 정확도와 성능을 높이기 위해 미세조정(fine-tuning)을 수행합니다.

이 과정에서 특정 목적이나 과제에 맞는 소규모 데이터셋을 이용하여 추가 학습을 진행하며 모델을 더욱 정교하게 만듭니다.

예를 들어, GPT 모델을 특정 분야의 상담 서비스에 적용할 경우 해당 분야의 전문 용어나 맥락을 학습시켜 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

 

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훈련된 AI가 우리에게 가져다주는 가능성

 

생성형 AI는 정교한 훈련과정을 통해 우리 삶에 놀라운 변화와 가능성을 제시하고 있습니다.

순히 콘텐츠 생성의 도구를 넘어, 창의성 증진, 생산성 향상 등 여러 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다.

앞으로의 기술 발전과 함께, 우리는 AI가 제공하는 무궁무진한 잠재력을 더욱 폭넓게 경험하게 될 것입니다.

 

 

 

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연관 참조 글

• 생성형 AI란? GPT, DALL·E로 이해하는 작동 원리와 활용 사례
  👉 https://cpiom.com/entry/how-generative-ai-works
• 챗GPT는 어떻게 작동할까?
  👉 https://cpiom.com/entry/chatgpt-operation
• 이미지 생성 AI 비교: DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion
  👉 https://cpiom.com/entry/image-ai-dalle-midjourney-stable