생성 AI 언어 모델 이해
생성 AI를 이해하시겠습니까?
생성 AI 또는 GenAI는 기존 데이터에서 학습하고 다양한 도메인에서 새로운 원본 콘텐츠를 만들 수 있는 인공 지능 알고리즘입니다. 이러한 알고리즘은 창의적인 엔진처럼 작동하여 신선한 텍스트, 이미지, 심지어 음악을 생성하며 인공 지능에서 가장 유망한 발전 중 하나입니다. GenAI는 다양한 요구 사항에 맞게 출력을 사용자 지정하고 조정하는 기능을 통해 다양한 애플리케이션을 위한 다양한 도구가 될 수 있습니다. 알고리즘은 프롬프트 및 미세 조정을 사용하여 특정 요구 사항 및 기본 설정에 맞게 조정할 수 있습니다. 이 사용자 지정 기능은 사용자가 일상적인 언어로 원하는 출력을 설명할 수 있고 모델이 적절한 텍스트, 이미지 또는 코드를 생성하여 응답한다는 것을 의미합니다.
GenAI 모델은 텍스트 생성을 위한 변환기 및 RNN(되풀이 신경망) 및 GAN(생성 적대 네트워크) 및 이미지 생성을 위한 VAE(변형 자동 인코더)와 같은 특정 기계 학습 기술을 적용합니다. 이러한 기술을 통해 알고리즘은 데이터 내의 패턴과 관계를 이해하고 새롭고 고유하며 관련 있는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. GenAI는 다음을 비롯한 다양한 도메인에서 애플리케이션을 찾습니다.
- 텍스트 자동 완성 및 요약: 관련 텍스트를 제안하여 생산성 향상
- 번역: 언어 번역 서비스 개선.
- 클러스터링 및 세분화: 데이터를 의미 있는 그룹으로 구성합니다.
- 질문 답변: 사용자 쿼리에 대한 정확한 응답 제공
- 변칙 검색: 데이터의 비정상적인 패턴 식별
- 의료: 의료 보고서, 진단 및 치료 권장 사항 생성
생성 AI 언어 모델 살펴보기
생성 AI 언어 모델은 자연어 입력을 처리하고 컨텍스트에 따라 문장에서 후속 단어를 예측하여 일관된 응답을 작성할 수 있는 알고리즘 강국입니다. 문서, Wikipedia 항목, 책 및 인터넷 리소스와 같은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다.
변압기와 같은 딥 러닝 아키텍처를 기반으로 하는 이러한 모델은 놀라운 자연어 이해 및 생성 기능을 나타냅니다. ChatGPT를 지원하는 OpenAI의 GPT(생성 사전 학습)는 생성 AI 언어 모델의 예입니다. 이러한 모델의 필수 특성으로는 수억~수조 개의 매개 변수가 포함된 모델을 통해 복잡한 언어 패턴을 캡처할 수 있는 엄청난 규모가 포함됩니다.
GenAI 언어 모델을 사용하여 애플리케이션에 인텔리전스 추가
Margie의 Travel 애플리케이션 시나리오에서 GenAI 언어 모델은 사용자 환경을 향상시키고 맞춤형 제안을 제공할 수 있습니다. 다음은 활용할 수 있는 방법의 몇 가지 예입니다.
- NLU(자연어 이해): GPT-4와 같은 생성 AI 모델은 사용자가 입력하는 자연어 쿼리를 처리할 수 있습니다. 여행자가 "아늑한 아파트", "해안가 전망" 또는 "트렌디한 로프트"와 같은 문구를 사용하여 숙박 시설을 검색할 때 모델은 이러한 설명의 의도를 이해할 수 있습니다.
- 의미 체계 검색 및 쿼리 확장: 생성 AI 언어 모델은 기록 데이터 및 사용자 검토에 대한 의미 체계 검색을 수행할 수 있습니다. 애플리케이션은 사용자 쿼리의 컨텍스트 및 의미 체계를 분석하여 검색어를 확장하여 관련 동의어 또는 관련 용어를 포함할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 "아늑한 아파트"를 검색하는 경우 모델은 "편안한 아파트" 또는 "기이한 임대"와 같은 용어를 고려할 수도 있습니다.
- 콘텐츠 생성: 생성 AI는 각 목록에 대한 개인 설정된 속성 설명을 만들 수 있습니다. 이 모델은 기록 데이터 및 위치 정보를 기반으로 "벽난로", "파노라마 전망" 또는 "현대적인 편의 시설"과 같은 특징을 강조하는 매혹적인 설명을 생성할 수 있습니다.
- 감정 분석: 생성 AI 언어 모델을 사용한 감정 분석은 사용자 검토를 평가할 수 있습니다. 애플리케이션은 특정 목록과 관련된 긍정적 또는 부정적인 감정을 식별할 수 있습니다. 지속적으로 긍정적인 리뷰가 있는 목록을 사용자에게 권장할 수 있습니다.
- 위치 기반 권장 사항: 애플리케이션은 위치 데이터를 분석하여 인기 있는 관광 명소, 대중 교통 또는 특정 지역에 대한 근접성을 기반으로 목록을 추천할 수 있습니다. 해안가 전망의 경우 모델은 해안가 근처 또는 아름다운 풍경과 목록의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.
- 개인 설정: 생성 AI를 사용하면 애플리케이션에서 권장 사항을 개별 기본 설정에 맞게 조정할 수 있습니다. 사용자가 자주 "트렌디한 로프트"를 선택하는 경우 모델은 이 기본 설정을 학습하고 후속 권장 사항에서 로프트 스타일의 숙박 시설의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.
- 동적 순위 및 점수 매기기: 생성 AI 언어 모델은 사용자 쿼리 관련성에 따라 목록의 순위를 동적으로 지정할 수 있습니다. 가격, 가용성 및 사용자 기본 설정을 고려하여 권장 사항을 채점하고 정렬할 수 있습니다.
생성 AI 언어 모델은 사용자 쿼리에 대한 이해를 높이고, 콘텐츠를 생성하고, 리뷰를 분석하고, 맞춤형 제안을 제공하여 임대 속성 추천 프로세스를 향상시킬 수 있습니다. 시애틀에 이상적인 숙박을 원하는 여행객은 이러한 지능형 권장 사항을 활용할 수 있습니다!