AI
GenAI, LLM 은 무엇이며,사용 사례는,실제로 도움이 되는가?
H.Hoper
2024. 2. 4. 00:23
생성형 AI(Gen AI)는 사용자가 입력한 프롬프트에 따라 텍스트, 이미지, 코드 또는 기타 유형의 콘텐츠를 생성할 수 있는 머신러닝 시스템을 포괄적으로 설명하는 인공지능 기술 유형 중 하나입니다. 효과적인 콘텐츠 생성을 위해서는 '프롬프트 엔지니어링' 기술이 매우 중요합니다.
요즘에는 사용자가 질문이나 지침으로 입력을 제공하고 그 대가로 AI 모델이 인간과 유사한 응답을 생성할 수 있는 생성형 AI 모델이 애플리케이션, 도구, 챗봇에 통합되고 있습니다.
< LLM >
- LLM(대규모 언어 모델)은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 인간과 유사한 텍스트 기반 콘텐츠를 이해하고 그에 대한 응답으로 생성하는 특수한 종류의 AI 모델입니다.
- 이러한 대규모 모델은 관련 정보를 저장하고 검색한 다음 일관되고 문맥에 맞는 정확한 응답을 생성합니다.
- LLM의 예로는 GPT-3, GPT-4가 있습니다.
< 역사 >
- 생성형AI의 기원은 인공 지능과 머신 러닝(ML)의 개념이 구체화되기 시작하던 1950년대 중반으로 거슬러 올라갑니다. 앨런 튜링과 존 매카시 같은 IT 선구자들은 기계가 언젠가는 인간의 지능을 모방할 수 있다는 생각에 기반한 초기 계산 모델을 제안하면서 GenAI의 기반을 다지는 데 중추적인 역할을 했습니다.
- 2000년대 들어 머신러닝과 딥러닝의 발전으로 인간의 뇌처럼 데이터를 처리하고 학습하는 '뉴런'의 상호 연결된 레이어인 신경망을 만들 수 있게 되면서 GenAI는 탄력을 받기 시작 했습니다. 데이터 세트의 패턴을 인식하도록 훈련된 신경망은 별도의 프로그래밍 없이도 예측과 결정을 내릴 수 있습니다.
- 하지만 GenAI의 창의적인 능력은 2014년 Ian Goodfellow와 동료들이 개발한 특정 유형의 신경망, 즉 생성적 적대 신경망(GAN) 덕분입니다. GAN은 생성기와 판별기라는 두 가지 신경망을 아키텍처에 결합하여 생성된 데이터의 품질을 향상시키기 위해 경쟁하는 방식으로 이미지 생성에 혁신을 가져왔습니다.
- 가장 최근에는 사전 훈련된 생성형 트랜스포머(GPT) 시리즈, 특히 ChatGPT-3가 간단한 프롬프트에서 사람과 유사한 텍스트를 생성하는 놀라운 능력으로 전 세계를 깜짝 놀라게 하며 AI의 창의적 잠재력에 대한 전 세계의 상상력에 불을 지폈습니다.
- ChatGPT 시리즈의 개발사인 OpenAI는 제너레이티브 AI의 기능과 채택을 발전시키는 데 중요한 역할을 해왔습니다. GPT-1, GPT-2, GPT-3은 놀라운 언어 생성 기능을 보여줬지만 GPT-4에 근접한 제품은 없었습니다. 최신 버전은 더욱 강력하고 정교해졌습니다.
- 포춘 비즈니스 인사이트에 따르면 제너레이티브 AI 시장 규모는 2022년에 290억 달러로 평가되었으며 2030년에는 6,679억 6,000만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 또한 블룸버그의 조사에 따르면 2032년에는 제너럴 AI 시장이 1조 3,000억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
- 이러한 잠재적 성장성을 고려하여 모든 업계 리더들은 비즈니스 활용 사례를 지원하기 위해 다양한 AI 제품을 출시하고 있습니다.
< 최고의 AI 제품, 도구 및 LLM >
- 올해 시장에 출시된 가장 멋진 AI 신제품은 다양한 작업과 사용 사례의 속도를 높여 비즈니스의 생산성과 효율성을 높이는 데 도움을 주고 있습니다.
- Microsoft 365 Copilot, Google Bard, OpenAI의 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 코드 생성, 고객 문서 번역, 마케팅 자료 작성, 질문에 대한 답변, 신제품 아이디어 개발에 사용할 수 있습니다.
- Amazon Bedrock과 같은 다른 인기 인공 지능 도구는 API를 통해 GenAI 모델에 액세스할 수 있게 해주며, Google의 Vertex AI Platform은 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어가 AI 프로젝트를 자동화, 표준화 및 관리할 수 있도록 특수 제작된 MLOps 도구를 제공합니다.
- 현재 전 세계에서 가장 많이 언급되는 스타트업은 Anthropic과 같은 AI 스타트업입니다.
< GenAI의 주요 사용 사례는 무엇인가요? >
경쟁이 치열하고 빠르게 변화하는 오늘날의 시장에서 비즈니스가 효율성, 혁신, 자동화를 기대함에 따라 GenAI는 매우 중요한 기술이 되었습니다. 따라서 GenAI 사용 사례는 진화하고 있으며, 거의 모든 주요 영역과 기술 분야에서 사용 사례가 확인되었고 더 많은 사례가 진화하고 있습니다.
- 은행 및 금융:
- 인간 고객 서비스 담당자의 효율성을 높이기 위한 가상 비서 강화
- 이상 거래에 대한 사기 탐지 및 예방
- 과거 데이터, 트렌드 및 기타 요인에 기반한 재무 예측
- 고객 포트폴리오에 기반한 맞춤형 마케팅
- 고객 경험 향상
- 고객 이력 및 관심사에 기반한 금융 자문 지원
- 대용량 문서 요약
- 맞춤형 금융 추천
- 헬스케어
- 자동화된 예약 예약 및 일정 변경
- 문서 및 기록 보관 자동화
- 청구 및 보험금 청구 처리 가속화
- 수동 데이터 입력 및 정보 추출 작업 감소
- 맞춤형 정보 및 예방 치료 리마인더를 전송하여 환자 지원 강화
- 약물 부작용 예측
- 다양한 질병에 대한 효과를 예측하여 기존 약품의 용도 변경
- 보험 사용 사례:
- 자동화된 언더라이팅 프로세스
- 고객 경험 향상
- 보험금 청구 처리 가속화 및 신속한 해결
- 예측 분석
- 소매업 사용 사례:
- 현재 시장 트렌드와 고객 상호 작용, 소비자 선호도, 과거 판매 데이터를 분석하여 제품 및 디스플레이 설계
- 자동화된 콘텐츠 생성
- 개별 고객을 위한 마케팅 콘텐츠를 활용한 맞춤형 마케팅
- 고객의 구매 내역과 선호도를 기반으로 한 제품 추천
- 과거 판매 데이터, 트렌드, 계절성 등을 기반으로 한 재고 관리 및 공급망 최적화
- 고객의 질문에 대한 답변을 생성하고 구매 과정을 안내하여 고객의 쇼핑 여정을 돕는 가상 쇼핑 도우미.
- 소프트웨어 엔지니어링 사용 사례:
- 사용자 니즈 파악 및 사용자 스토리 생성
- 아키텍처 다이어그램 및 데이터 모델 생성
- 와이어 프레임 생성
- 코드 및 단위 테스트 생성
- 테스트 케이스, 테스트 데이터 생성 및 테스트 자동화
- 코드형 인프라, CI/CD 파이프라인 생성
- 프로덕션 환경에서의 인시던트 분석 및 문제 해결
- 이상 징후 탐지 및 알림
< GenAI의 위험과 과제 >
- 다른 혁신적인 기술과 마찬가지로, 생성형 AI는 정책 및 윤리적 문제를 제기합니다.
- 생성형 AI 도구는 100% 정확하지 않으며, 정보를 완전히 조작하여 환각을 일으킬 수 있는 것으로 알려져 있습니다.
- 생성형 AI 모델은 학습 데이터에 존재하는 편견을 복제하여 구현 후 차별적 관행이 확산될 수 있습니다. 더 광범위하게는 AI 시스템의 편견이 사회적 불평등을 지속시키고 불공정 관행을 강화할 수 있습니다.
- 지적재산권 및 라이선스 준수 또한 우려되는 부분으로, 실수로 저작권을 침해하거나 라이선스를 위반할 위험이 있습니다.
< 결론 >
- GenAI와 LLM은 엄청난 효율성 향상을 제공하고, 다양한 영역(의료, 보험, 은행 등)의 미래를 재편하며, 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다.
- 그러나 관련 위험과 과제를 고려할 때 AI 구현에 신중하게 접근하는 것이 필수적입니다.
- 이러한 기술의 성공을 보장하기 위해서는 구현 후 결과를 검증하고 "사람이 계속 책임져야 한다"는 것을 확인하는 것이 중요합니다.