생성형 인공지능(GenAI) 소개

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 소프트웨어 개발자, AI 연구자, 기술 리더
• 중간~고급 수준의 기술 이해가 필요 (예: 머신러닝, 뉴럴 네트워크 개념)

핵심 요약

• GenAI 정의: 생성형 인공지능은 프롬프트에 기반해 텍스트, 이미지 등을 생성하는 시스템으로, 인간의 창의성을 모방하는 기술을 기반으로 함.
• 핵심 기술: Transformer 아키텍처와 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 다양한 작업 수행 (예: 텍스트 생성, 감정 분석).
• 모델 유형: Foundation Model (다중 작업 수행) vs. Specific Model (특정 문제 해결).

섹션별 세부 요약

1. **GenAI의 주요 용도**

• 고객 지원: 자동 응답 시스템을 통해 고객 만족도 향상.
• 콘텐츠 생성: 블로그, SNS 게시물, 창작물 등 자동 생성 가능.
• 교육: 맞춤형 학습 자료 생성 및 튜터링 지원.
• 소프트웨어 개발: 코드 작성, 디버깅, 개발 제안 제공.

2. **기술적 기반**

• 뉴럴 네트워크: 인간의 뇌를 모방한 계산 모델로 데이터 학습 가능.
• 딥러닝: 다층 뉴럴 네트워크를 사용해 대규모 데이터 처리.
• 자연어 처리(NLP): 언어 이해 및 생성 기술.
• Transformer 아키텍처: 시퀀스 데이터 효율 처리를 가능하게 함.

3. **Foundation Model vs. Specific Model**

• Foundation Model: 대규모 데이터셋에서 학습되어 다양한 작업 수행 (예: 텍스트 생성, 요약).
• Specific Model: 특정 작업에 최적화된 모델 (예: 주가 예측).

4. **주요 모델 및 프레임워크**

• LLM: 대규모 언어 모델 (예: Meta AI의 LAMA, GeminAI).
• 프레임워크: OpenAI, LangChain, LangGraph, LangSmith 등.
• 최적화 기법: LoRA (저랭 어댑테이션), RAGs (검색 기반 생성).

5. **Agentic AI 및 Vector Database**

• Agentic AI: 자율 의사결정 및 실행이 가능한 시스템.
• Vector Database: 벡터 임베딩 저장/쿼리에 최적화된 데이터베이스 (예: AWS 관련 기술).

결론

• Foundation Model 활용 시 다양한 작업 처리 가능, LangChain 같은 프레임워크를 통해 모델 통합이 용이함.
• Vector Database는 AI 연산 효율성을 높이는 핵심 요소로, 대규모 데이터 처리 시 필수.
• LoRA/RAGs와 같은 최적화 기법을 결합해 모델 성능 및 확장성을 극대화해야 함.