RAG LLM

[주인장]

❑ 생성AI란
정의
•     생성 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있는 인공지능임

주요 기술 및 예시
•  대규모 언어 모델(LLM)
    •  예: ChatGPT, 인간처럼 자연스러운 텍스트 생성
•  컴퓨터 비전 기술
    • 예: 생성적 적대 신경망(GAN) DeepFake 등 이미지 생성
•  멀티모달(Multi Modal)
    • 예: Dalle-E 등 이미지와 텍스트 생성

특징
•  생성형 AI는 과거의 Big Data와 AI 트렌드와 유사하지만, 더욱 다이내믹한 양상을 보임
•  기업 리더들 사이에서 큰 이해와 관심을 받음
•  과거 AI 대비 더욱 심화된 기술을 바탕으로 산업계에 영향을 미치고 있음

❑ LLM(Large Language Model)이란?
정의
•  대규모 텍스트 데이터로 훈련된 인공지능 기반 언어 모델
•  최소 수십억 단어 규모의 텍스트 코퍼스에서 학습
•  수많은 파라미터로 구성된 고급 모델
•  인간 텍스트와 구분 어려운 고품질, 일관된 텍스트 생성

구조
•  다층 신경망을 사용하는 심층 학습 모델
•  Transformer 구조를 기반
•  스스로 학습(Self-Supervised Learning)하고, 필요한 부분은 추가로 학습(Fine-Tuning)하여 성능을 높임

활용분야
•  LLM의 주요 모델은 OpenAI의 GPT 시리즈, META의 LLaMA, Google's Bard, Hugging Face의 BLOOM 등
•  질의응답, 글작성, 대화, 번역, 요약, 시 쓰기 등 여러 작업 가능

❑ LLM과 생성형 AI의 차이
LLM (Large Language Model)
•  대규모 데이터를 학습하여 문장을 생성하고 이해하는 데 중점을 둠
•  텍스트 생성, 번역, 대화 생성 등 다양한 자연어 처리 작업에 적합

생성형 AI (Generative AI)
•  텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있는 인공지능을 의미
•  예: GAN, VAE 등이 포함되며, 각기 다른 방식으로 데이터를 생성하고 조작

차이점

•  LLM은  텍스트 생성 및 이해에 초점을 맞추며, 대규모 데이터셋을 기반으로 학습
•  생성형 AI는 여러 형태의 데이터 생성을 목적으로 하며, 이미지 생성(GAN), 텍스트 기반 이미지 생성(DALL-E) 등 다양한 기술을 포함