생성AI의 종류에 대해 알아보기

생성 AI의 종류에 대해 알아보기

인공지능 기술이 발전하면서 다양한 생성 AI들이 등장하고 있다. 생성 AI는 인공지능 기술을 이용하여 작업물을 생성하는 기술을 말한다. 대표적인 생성 AI로는 GAN, VAE, GPT 등이 있다. 이번 글에서는 각 생성 AI들의 특징과 사용 분야에 대해 알아보겠다.

GAN (Generative Adversarial Networks)

GAN은 2014년 Ian Goodfellow와 그가 제안한 논문에서 처음으로 소개되었다. GAN은 생성자(Generator)와 식별자(Discriminator)가 서로 대립하면서 작업물을 생성하여 진짜와 구분할 수 없는 새로운 작업물을 만들어내는 기술이다.

GAN은 이미지 생성 분야에서 많이 활용되며, 생성자는 구분자가 판별할 때 거부감을 느끼게 하면서 진짜와 같은 이미지를 생성하고, 식별자는 구분을 위해 진짜와 가짜를 구분하는 능력을 향상시켜 나간다. 또한, 조건부 생성으로도 사용 가능하며, 세부분야로는 이미지 뿐만 아니라 음성, 시계열 등에서도 사용 가능하다.

VAE (Variational Autoencoder)

VAE는 생성자와 식별자로 이루어져 있으며, 기존의 Autoencoder(AE)에 확률 분포를 추가한 모델이다. VAE는 입력값을 저차원 공간으로 압축하고, 이를 가지고 다시 원본 이미지를 복원하는 방식으로 작동한다.

특별한 목적 없이 일반적으로 특징 추출에 사용되기도 하며, 이미지 생성에도 활용된다. 다만, GAN과는 달리 이미지를 좀 더 우수하게 생성할 수 있다는 보장은 없지만, 데이터의 분포를 조절할 수 있다는 장점이 있다.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT는 주어진 텍스트를 바탕으로 자연어 처리 학습을 통해, 새로운 문장을 생성하는 기술이다. 최초로 소개된 GPT-1은 Markov Chain과 유사한 방식으로 단어들 사이의 확률 분포를 학습하고, 이를 조합하여 새로운 문장을 생성한다.

다음으로 출시된 GPT-2는 세부 작업에 따라 학습 데이터의 양과 모델의 크기를 달리해 생성 모델 정확도를 크게 향상시켰으며, 최근 출시된 GPT-3는 연산량과 파라미터의 크기 때문에 놀라운 성능을 보여준다.

마무리

생성 AI는 이제 시작일 뿐, 미래는 더욱 발전하고 다양한 분야에서 활용될 것이다. 이미지, 음성, 자연어 처리 분야 뿐만 아니라 다양한 분야에서 숨겨져 있는 패턴을 찾아내고 새로운 작업물을 만들어내는 기술로, 기존의 경험에 의존했던 분야에서 활용되는 분야로까지 큰 변화를 가져올 것이다. 앞으로의 발전이 기대된다.