생성 AI의 이해
원문 정보
- 출처: Understanding Generative AI
- 저자: Rick Dakan, Joseph Feller, Anthropic
- 원문 발행일: 2025
- 라이선스: CC BY-NC-SA 4.0
- 번역일: 2025년 5월 31일
- 참고: 본 문서는 CC BY-NC-SA 4.0 라이선스에 따라 번역되었습니다.
생성 AI의 이해 (Understanding Generative AI)
생성 AI(Generative AI)는 기존 데이터를 분석하는 데 그치지 않고, 완전히 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 시스템을 말합니다.
예를 들어, 기존의 AI는 이메일을 스팸으로 분류하는 작업을 수행하지만, 생성 AI는 완전히 새로운 이메일을 작성할 수 있습니다.
생성 AI를 가능하게 한 세 가지 핵심 요소 (Three pillars)
| 한국어(English) | 설명(Description) |
|---|---|
| 알고리즘(Algorithms) | 트랜스포머(Transformer) 구조(2017)가 긴 텍스트 처리 방식에 혁신을 가져옴 (Transformer architecture (2017) revolutionized processing of long text passages.) |
| 데이터 폭발(Data explosion) | 웹사이트, 코드 저장소 등 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하여 시스템 학습을 위한 원자료가 됨 (Explosion of digital data provided raw material for training these systems.) |
| 컴퓨팅 파워(Computing power) | GPU 등 강력한 컴퓨팅 칩의 등장으로 대량 데이터를 처리할 수 있게 됨 (Massive increases in computational power, like GPUs, made training on large datasets possible.) |
생성 AI 작동 방식 (How it works)
| 한국어(English) | 설명(Description) |
|---|---|
| 사전 훈련(Pre-training) | 수십억 개의 텍스트 예시를 분석하여 다음에 올 내용을 예측하는 방법을 학습 (Models analyze billions of text examples to predict what comes next.) |
| 미세 조정(Fine-tuning) | 지시사항 준수, 유용성 향상, 유해한 콘텐츠 회피를 위해 모델을 세밀히 조정 (Models refined to follow instructions, be helpful, and avoid harmful content.) |
| 배포(Deployment) | 사용자의 프롬프트를 바탕으로 훈련 과정에서 학습한 패턴을 사용해 응답 생성 (Users provide prompts; the model generates responses based on learned patterns.) |
주요 기능 (Key capabilities)
- 다양한 언어 능력 (Versatile language skills)
- 범용적 능력 (General purpose abilities)
- 예시를 통한 학습 (Learning from examples)
- 외부 도구 및 데이터와 연결 가능 (Connecting to external tools and data)
현재의 한계점 (Current limitations)
- 지식의 최신성이 제한됨 (Knowledge cutoff date)
- 부정확한 정보 생성 가능성 (환각, Hallucinations) (Potential inaccuracies (hallucinations))
- 제한된 문맥 처리 범위 (Context window constraints)
- 복잡한 추론 및 수학적 문제 해결 어려움 (Challenges with complex reasoning and math)
공부하우 추가 설명
아래 내용은 독자의 이해를 돕기 위해 공부하우가 추가한 설명입니다. 원문에는 없는 내용입니다.
주요 용어 설명
이 문서에서 사용된 주요 기술 용어들을 설명합니다:
생성 AI 관련 용어
생성 AI (Generative AI)
기존 데이터에서 학습한 패턴을 바탕으로 완전히 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지 등)를 생성하는 AI 기술입니다.
트랜스포머 구조 (Transformer Architecture)
긴 텍스트를 효과적으로 처리할 수 있도록 설계된 신경망 구조로, 2017년부터 AI 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
사전 훈련 (Pre-training)
AI 모델이 대규모 데이터로부터 일반적인 패턴과 지식을 미리 학습하는 과정입니다.
미세 조정 (Fine-tuning)
특정 작업이나 목표에 맞춰 AI 모델의 성능을 향상시키기 위해 추가로 세밀하게 조정하는 단계입니다.
환각 (Hallucination)
AI가 사실과 다른 내용을 실제처럼 확신을 가지고 생성하는 현상입니다.