[아티클 스터디] 23.12.12

오늘의 아티클 : 생성형 AI시대를 이해하기 위한 필수 용어 사전

 

1. 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)

- 광범위한 양의 텍스트 데이터를 학습한 모델로 방대한 양의 언어 데이터를 학습하면서 인간의 글과 대화 방식을 받아들인다.

2. GPT(Generative Pre-trained Transformer)

- GPT는 인간의 언어 처리방식을 모방한 자연어 처리 분야의 심층 신경망 구조를 말한다.

- 거대한 양의 언어 데이터를 학습한 이후에 인간의 방식으로 작문 혹은 대화할 수 있게 처리하는 것이다.

3. 매개변수(Parameter)

- ChatGPT와 같은 서비스의 핵심 경쟁력은 사용자가 원하는 최적의 답을 제공하는 데에 있다. 질문에 관한 최적의 답변을 산출하기 위해서는 정밀하게 설계된 함수가 필요로 한다. 그리고 이 함수는 결과값에 영향을 미치는 '메개변수'로 이루어져 있다. 매개변수는 요리의 레시피라고 생각하면 이해하기 쉽다. ex. 김치찌개 경우, 물에 김치를 넣어 끓이는 것보다 육수, 조미료, 파, 양파 등의 부재료가 들어갈 때 맛있다. 그 부재료가 매개변수에 해당한다. 

4. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)

- 질문이나 명령을 프롬프트라고 하는데, 생성형 AI 시대가 도래하면서 질문의 중요성이 커짐에 탄생한 직업이다.

- 프롬프트 엔지니어는 최적의 결괏값을 얻어낼 수 있도록 효과적인 프롬프트 값을 입력하는 업무를 담당한다. 이 과정에서 사용되는 기술을 프롬프트 엔지니어링이라 한다.

5. 토큰(Token)

- 대형 언어 모델의 핵심 구성 요소 중 하나로 언어 데이터를 처리하는 기본 단위를 말한다.

- 토큰을 구분하는 방식은 모델의 설계와 목적에 따라 달라지기에 명확한 기준을

- ChatGPT의 API를 사용할 때 토큰을 기준으로 사용량을 측정하는데, 영어로 작성할 때보다 한글로 작성할 때 더 많은 비용이 든다고 함.

6. 플러그인(Plugins)

- 기본적으로 기존의 소프트웨어나 시스템에 추가적인 기능을 제공하는 소프트웨어 컴포넌트를 말한다.

- 웹 브라우저에 설치되어 특정 기능을 확장하는 확장 프로그램이 좋은 예시.

7. GPU(Graphics Processing Unit)

- 수백 또는 수천 개의 작은 코어를 가지고 있어 많은 양의 연산을 동시에 처리할 수 있는 특징(병렬 처리 능력)이 있어 AI 모델 학습에 이상적인 도구로 부상.

- 전통적인 CPU의 경우 강력한 연산 능력을 가지고 있지만 주로 한 번에 하나의 작업을 처리하는 데에 최적화되어 있다.

8. 환각(Hallucinate)

- 때떄로 실제 데이터나 사실을 반영하지 않고, 비현실적이거나 오류를 포함한 내용을 만들어내는 경우를 말한다.

- 비현실적인 내용, 정보의 오류, 상황의 오류가 있다.

9. ANI, Artificial Narrow Intelligence  / AGI, Artificial General Intelligence / ASI, Artificial Super Intelligence

- 현재 널리 사용되는 AI의 경우는 특정 작업이나 기능에 최적화되어 있는데, 이는 ANI에 해당

ex. 언어 번역, 이미니 인식, 게임 등 특정 영역, 알파고

- AGI는 특정 분야에만 특화되는 것이 아닌 기본적으로 인간과 유사한 지능 수준을 가진 인공지능을 말한다. ChatGPT를 개발한 Open AI의 궁극적인 목표도 일반 인공 지능 개발하는 데에 있음.

 

10. 멀티 모달(Multi-Modality)

- 텍스트, 음성, 이미지 등을 모달리티라고 부르며, 다양한 형태의 모달리티를 입력 및 출력에 제한 없이 활용하는 방식을 말한다.

11. 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF, Reinforcemet Learning from Human Feedback)

- 강화학습의 일반적인 프로세스에 인간의 피드백이 추가된 접근 방식.

- AI가 특정 작업을 수행한 후 인간 평가자로부터 직접적인 피드백을 받음.

- 정치적 이슈, 윤리적 문제, 문화적 특성에 대해 부도덕한 사고를 학습했을 때 심각한 사회적 문제 갈등을 초래할 수 있기에 이 학습 방식은 앞으로도 중요한 요소로 자리 잡을 것으로 예상