LLM, GPT, RAG...AI 약어는 무엇을 의미하나요? | 비즈니스에서의 AI #91

인공지능 전문가들은 무슨 이야기를 할까요? AI 약어 해독

AI 전문가는 복잡한 기술과 프로세스를 설명하기 위해 종종 약어를 사용합니다. AI가 제공하는 기회를 의식적으로 활용할 수 있으려면 이러한 용어 뒤에 무엇이 있는지 이해하는 것이 좋습니다. 예를 들어, "RAG" 또는 "XAI"를 들으면 사용자는 그것이 무엇을 의미하는지 확신할 수 없습니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 정보 검색을 통해 언어 생성을 풍부하게 하는 기술인 반면, XAI(Explainable AI)는 AI 시스템이 내리는 의사결정의 투명성과 이해성에 중점을 둡니다. 오늘날 AI가 무엇인지 설명할 필요는 없지만 이와 같은 약어에는 설명이 필요합니다. 이제 가장 널리 사용되는 약어 중 하나인 ChatGPT 기술의 일반 이름부터 시작해 보겠습니다.

LLM(대형 언어 모델)

LLM(Large Language Model)은 텍스트, 코드를 생성하거나 언어를 번역할 수 있는 챗봇과 같은 시스템의 기반입니다. 1,750억 개 이상의 매개변수가 있는 신경망을 사용하여 단어 시퀀스의 가능성을 추정하도록 훈련된 인공지능입니다.

LLM 교육에는 오류를 줄이기 위해 예제를 보여주고 가중치를 조정하는 작업이 포함됩니다. LLM에서 모든 텍스트는 많은 숫자가 포함된 벡터로 표현되어 모델의 "언어" 공간에서의 위치와 관계를 결정합니다. 계속되는 텍스트는 이 공간에서 경로를 따르는 것을 의미합니다.

그들이 방대한 지식과 정보를 처리하고 인간과 유사한 방식으로 반응하는 능력을 갖춘 '슈퍼 리더'라고 상상해 보세요. LLM의 인기 있는 예는 다음과 같습니다.

• 제미니 프로(구글),
• GPT-4(OpenAI) 및
• 라마 2(메타).

비즈니스에서 LLM은 자동으로 보고서를 생성하고, 문서를 번역하고, 직원의 질문에 답변하는 등 회사 내 커뮤니케이션과 정보 흐름을 간소화할 수 있습니다. 채팅, 전용 소프트웨어 또는 API를 통해 LLM을 사용하면 대량의 데이터를 분석하고 이전에 볼 수 없었던 추세를 식별함으로써 새로운 비즈니스 모델 및 전략 생성을 지원할 수도 있습니다.

RAG(검색-증강 생성)

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 의미 정보 검색과 텍스트 생성을 결합하는 기술입니다. 이를 통해 모델은 Wikipedia의 문서와 같은 관련 문서를 찾을 수 있으며 텍스트 생성기가 더 정확하고 풍부하며 오류가 발생하기 쉬운 결과를 생성하는 데 도움이 되는 컨텍스트를 제공합니다. RAG는 ​​사용자 정의가 가능하며 비용과 시간이 많이 소요되는 전체 모델을 재교육할 필요 없이 내부 지식을 효과적으로 수정할 수 있습니다. 이는 시간이 지남에 따라 사실이 변할 수 있는 상황에서 특히 유용하며, 최신 정보에 접근하기 위해 재교육을 받을 필요가 없습니다.

출처: DALL·E 3, 프롬프트: Marta M. Kania(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT(생성 사전 훈련된 변환기)

GPT는 가장 인기 있는 AI 챗봇 이름의 일부가 되었기 때문에 우리 모두는 약어 GPT를 알고 있습니다. 그런데 정확히 무슨 뜻인가요? Generative Pre-trained Transformer(GPT)는 시퀀스의 다음 단어를 예측하여 인간이 만든 텍스트와 유사한 텍스트를 생성하는 AI 모델입니다. 학습 과정에서 인간이 작성한 수십억 페이지의 텍스트로부터 지식을 획득하여 나중에 다음 단어의 확률을 결정합니다.

GPT 모델은 텍스트를 생성하고 대화 방식으로 질문에 응답할 수 있는 변환기라는 신경망 아키텍처를 기반으로 합니다. 다음을 포함하여 광범위한 작업에 사용됩니다.

• 언어 번역,
• 문서 요약,
• 콘텐츠 생성,
• 코드 작성 및 기타 여러 작업.

GPT 모델은 제로샷 학습(Zero-shot learning)이라는 기술을 추가로 훈련하지 않고도 사용할 수 있으며, 몇 가지 예를 통해 학습함으로써 특정 작업에 적응할 수 있습니다(퓨샷 학습).

NLP(자연어 처리)

NLP(자연어 처리)는 기계가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술과 기술을 다루는 분야입니다.

이는 언급된 LLM, RAG 및 GPT의 기초를 형성하여 단어, 문장 및 그 의미를 이해할 수 있게 해줍니다. 따라서 NLP는 텍스트 데이터를 유용한 비즈니스 통찰력으로 바꿀 수 있습니다. NLP 애플리케이션은 AI 보조자 및 챗봇을 넘어 다음과 같은 작업까지 광범위하게 사용됩니다.

• 감정 분석 – 텍스트에 어떤 감정이 있는지 판단할 수 있습니다. 예를 들어 소셜 미디어에 표현된 의견이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 확인할 수 있습니다.
• 문서 요약 – 긴 텍스트 요약을 자동으로 생성하여 사용자 시간을 절약합니다.
• 기계 번역 – 서로 다른 언어 간의 텍스트를 빠르고 효율적으로 번역할 수 있습니다. 예를 들어 Meta의 SeamlessM4T 모델은 100개 언어 간 텍스트와 음성을 번역할 수 있습니다.

ML(머신러닝)

ML(머신러닝)은 AI의 기본 분야입니다. 이는 컴퓨터를 직접 프로그래밍하지 않고 데이터로부터 학습하도록 컴퓨터를 훈련시키는 중요한 분야입니다. AI는 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간이 학습하는 방식을 모방하여 시간이 지남에 따라 경험을 얻습니다.

"머신러닝"이라는 용어는 1959년 Arthur Samuel이 체커 게임에 대한 연구의 맥락에서 만들어냈습니다. 기술 발전으로 추천 시스템, 자율주행차 등 ML을 기반으로 한 혁신적인 제품이 탄생했습니다.

머신러닝은 통계적 방법을 사용하여 많은 비즈니스에서 예측하고 의사결정을 내리는 데이터 과학의 핵심 구성 요소입니다. 빅데이터의 확산과 함께 데이터 사이언티스트에 대한 수요도 늘어나고 있습니다. 이는 특히 중요한 비즈니스 질문을 식별하고 데이터를 분석할 수 있는 전문가에게 적용됩니다. ML 알고리즘은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 프로그래밍 프레임워크를 사용하여 생성됩니다.

출처: DALL·E 3, 프롬프트: Marta M. Kania(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

로봇 프로세스 자동화(RPA)

RPA(Robotic Process Automation)는 컴퓨터가 특정 프로그램 및 애플리케이션에서 수행되는 인간 작업을 모방하는 자동화 기술입니다. RPA는 운영 효율성에 직접적인 영향을 미치는 AI의 실용적인 응용 프로그램입니다. 데이터 입력이나 고객 서비스와 같은 일상적인 작업을 자동화하여 기업이 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 합니다.

딥러닝(DL)

딥 러닝(DL)은 인간 두뇌의 구조에서 영감을 받은 신경망을 기반으로 하는 ML의 고급 분야입니다. 이러한 네트워크는 방대한 양의 데이터로부터 학습하여 패턴과 관계를 인식한 다음 이 지식을 사용하여 예측과 결정을 내립니다. DL을 사용하면 이미지 인식, 객체 식별, 사진 및 비디오 분류 등 가장 복잡한 작업을 실행할 수 있습니다.

결과적으로 DL은 다음과 같은 기술 개발에 매우 ​​중요합니다.

• 에너지 소비 예측 및 최적화,
• 자율주행차를 제어하고,
• 거래의 이상 징후를 탐지하여 금융사기를 예방하거나
• 개별 사용자 선호도에 따라 제안 및 콘텐츠를 개인화합니다.

강화 학습(RL)

강화 학습(RL)은 AI 모델이 준비된 데이터를 사용하여 학습하는 대신 시행착오를 통해 "스스로" 학습하는 일종의 기계 학습(ML)입니다. 즉, AI는 환경과의 상호작용을 통해 적응하여 바람직한 행동에 대해서는 보상을 받고, 비효율적인 행동에 대해서는 처벌을 받습니다.

강화 학습은 달성하려는 결과가 무엇인지 정확히 알고 있지만, 도달하기 위한 최적의 경로를 알 수 없거나 프로그래밍하기가 너무 어려운 작업에 유용합니다. 예를 들어, 복잡한 환경에서 탐색할 수 있도록 로봇을 교육합니다.

생성적 적대 신경망(GAN)

생성적 적대 신경망(GAN)은 두 개의 경쟁 신경망으로 구성된 시스템입니다.

• 이미지나 텍스트 등 새로운 데이터를 생성하는 제너레이터(Generator)는
• 실제 데이터와 생성된 데이터를 구별하는 판별기.

이 경쟁은 두 네트워크 모두 개선되도록 동기를 부여하여 점점 더 현실적이고 창의적인 결과를 가져옵니다.

설명 가능한 AI(XAI)

XAI(Explainable AI)는 다소 덜 알려져 있지만 인공 지능 분야에서 매우 중요한 약어입니다. 이는 AI 시스템이 내리는 행동이나 결정에 대해 명확하고 이해하기 쉬운 설명을 제공하는 데 초점을 맞춘 AI에 대한 접근 방식입니다. XAI는 투명성, 법적 규정 준수, 보안 및 혁신 지원 등 책임감 있는 AI 개발에 매우 ​​중요합니다.

AI 약어. 요약

LLM, RAG, GPT, XAI와 같은 AI 약어는 비즈니스 운영 방식을 변화시키는 고급 기술을 나타냅니다. 프로세스 자동화부터 고객 요구 사항에 대한 더 나은 이해까지, AI는 새로운 가능성을 열어줍니다. 인공 지능 분야를 탐색하고 비즈니스에서 그 잠재력을 활용하려면 이러한 용어를 숙지하는 것이 중요합니다. 이러한 기술에 대한 지식을 통해 기존 프로세스를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라 혁신과 성장을 위한 새로운 영역을 탐색할 수도 있습니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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