[스크랩] AI란 무엇인가요?

ai가 위험하다, 발전하고 있다 소리를 들은지 오래되었지만 제대로 그 구조를 안 적이 없는데, 최근들어 어떻게 돌아가는지 정도는 알고싶다는 생각이 들어서 찾아보게 되었다.



일단은 많이 나오는 용어들부터 정리해보고자 한다.

AI란 무엇인가요?AI-CX 개념허브channel.io

<요약>

AI는 컴퓨터로 인간의 지능을 구현하는 기술이다.

구현 방법은 가장 기본이 되는 머신러닝 부터 시작해서 머신러닝 - 딥러닝 - 트랜스포머 모델 - LLM 순으로 자세하게 내려간다.

(물론 단계마다 다른 방법들이 존재함)

• 머신러닝(ML) : 컴퓨터가 스스로 데이터를 학습하도록 하는 기계학습
  방식 :
  

  • 지도학습(supervised learning) : 데이터와 정답(레이블)을 제공하고 특정 출력을 내보내는 함수를 학습하게 하는 것
    분류, 예측(회귀) 유형의 문제 해결에 유용함.

  • 비지도학습(unsupervised learning) : AI가 데이터 안에서 패턴을 찾아내 비슷한 유형끼리 Clustering(군집화)하게 하는 것
    사진앱(비슷한 사진 관리), 마케팅 분석, 천문학 데이터 분석에 쓰임.
    비지도 학습의 일종인 '자기지도 학습'으로 만들어진 괴물이 GPT

  • 강화학습(reinforcement learning, RL) : AI가 잘하면 보상을 주면서 AI가 스스로 더 많은 보상을 받기 위한 방법을 찾도록 학습 시키는 방법.
    학습하는 시스템을 Agent라고 하고, 에이전트는 주어진 환경, 데이터를 관찰해 행동을 실행하고 이로부터 보상을 받으며 학습을 진행.
    시간이 지날 수록 가장 큰 보상을 얻기 위한 Policy, 최상의 전략을 스스로 학습해 도출함.

    강화 학습으로 탄생한 대표적 AI로 알파고가 있다..

  • 딥러닝(Deep Learning, DL) : 머신러닝의 하위 분야로, 사람의 뇌를 모방한 인공신경망을 사용해 지도/비지도학습, 강화학습을 사용하는 머신러닝 기법.
    딥러닝에 쓰이는 인공신경망에는 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망), RNN(Recurrent Neural Network, 순환신경망)이 대표적이다.
    CNN, RNN 모델은 몇년 전까지만 해도 인기있었으나 요새는 '어탠션' 개념을 적용한 트랜스포머 모델이 그 자리를 대체하고 있다.

    • Transformer Model :
      딥러닝에서 자연어처리(NLP)와 시계열 데이터 처리 등에서 널리 사용되는 신경망 아키텍처.
      RNN과 달리 병렬처리와 문맥이해에 강점이 있어 효율적이고 강력한 성능을 발휘함.
      GPT(!!)가 대표적인 트랜스포머 모델이다.

      알고리즘이 데이터에서 '중요한 부분'을 판단해서 더 많은 가중치를 주도록 하는 방법.

      • LLM(Large Language Model, 대규모 언어모델) :
        LLM은 방대한 양의 데이터를 학습해 자연어처리(NLP) 작업을 수행하는 딥러닝 기반 모델.
        인간과 비슷한 수준의 텍스트 이해와 생성을 목표로 함.
        주로 Transformer 아키텍처를 기반으로 설계된다.

내가 이해한게 맞다면, GPT는 transformer 아키텍처 신경망을 사용한 LLM이다!

Transformer 아키텍처 신경망을 사용한 ai 모델을 transformer model이라고도 한다!!

머신러닝은 ai를 학습시키는 방법이다!

딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망을 사용해 머신러닝 기법을 쓴다!

Transformer 아키텍처는 인공신경망 종류 중 하나이고, 이를 쓰는 ai를 트랜스포머 모델이라고도 한다!

LLM은 주로 트랜스포머 신경망을 쓰는 대규모 자연어 처리 모델이다!



GPT는 LLM이다!!!