[Super AI] 인공지능, LLM과 GPT는 어떻게 다를까?

인공지능과 LLM, GPT를 깔끔하게 잘 정리한 내용이 있어 공유해봅니다.


[ 인공 지능 이란? ]

  • 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 컴퓨터 시스템이 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 등의 작업을 수행하는 기술

  • 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부 분야 중 하나이며, 정보공학 분야에 있어 하나의 인프라 기술

  • AI는 머신러닝 기술을 통해 학습하며, 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하고, 학습한 내용을 기반으로 판단하고 예측할 수 있도록 알고리즘과 기술을 개발하는 분야


[ AI의 대표적인 유형들 ]


1. 대화형 인공지능 (Conversational AI)

  • 사람과 자연어로 대화를 나눌 수 있는 인공지능 기술

  • 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing), 기계 학습(ML: Machine Learning), 인공신경망(ANN: Artificial Neural Network) 기술뿐만 아니라 감정 분석, 맥락 이해, 음성 인식 및 합성 등 다양한 기술 포함

  • 음성 인식 비서, 고객 서비스 챗봇, 게임 등에서 질문에 답하고, 정보를 제공하고, 상품을 추천하고, 특정 작업을 실행하는 등의 서비스 형태


2. 초거대 인공지능 (Hyper-scale AI)

  • 초거대 인공지능은 천문학적인 개수의 파라미터를 가지는 인공신경망 모델을 기반으로 복잡한 문제를 해결하는 인공지능 모델

  • 초거대 규모의 인공신경망 모델을 학습시키기 위해서는 방대한 양의 학습 데이터와 컴퓨팅 자원 필요 

  • 2020년대 초반에 GPT, BERT와 같은 트랜스포머 모델 기반의 대규모 언어 모델이 발전하며 주목받기 시작


3. 생성형 인공지능 (Generative AI)

  • 텍스트, 오디오, 이미지 등의 기존 콘텐츠를 활용하여 유사한 콘텐츠를 새로 만들어내는 인공지능(AI) 기술

  • 콘텐츠의 생성자와 만들어진 콘텐츠를 평가하는 판별자가 끊임없이 서로 대립하고 경쟁하며 새로운 콘텐츠를 생성해내는 기술

  • 정치인의 선동 영상 혹은 가짜 뉴스, 특정 인물로 조작된 음란물, 보이스 피싱 등에도 악용 가능성이 있어 윤리적 문제오 사회적 합의에 관한 쟁점 있음


4. 범용 인공지능 (Artificial General Intelligence, AGI)

  • 특정 문제뿐 아니라 주어진 모든 상황에서 생각과 학습을 하고 창작할 수 있는 능력이 있는 인공 지능

  • 컴퓨터로 사람과 같은 또는 그 이상의 지능을 구현하는 것을 의미하며, 알파고 처럼 특정 문제만을 해결하는 인공 지능을 좁은 인공 지능(ANI: Artificial Narrow Intelligence)


[ 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)이란? ]

  • 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 모델

  • 주로 딥러닝 기술을 사용하여 구축되며, 수십억 개의 파라미터를 포함

  • 문장 완성, 번역, 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용되며, 대표적인 LLM으로는 OpenAI의 GPT 시리즈

  • sLLM(Small Large Language Model): 온디바이스 AI의 수요 증가로 주목받는 개념으로 거대언어모델보다 작은 규모의 언어 모델로, 매개변수의 수가 수십억에서 수백억 개로 상대적으로 작은 모델


[GPT(Generative Pretrained Transformer)란? ]

  • Open AI사에서 트랜스포머(transformer) 모델 기반으로 개발한 자연어 생성 모델

  • 대량의 텍스트 데이터를 사전에 학습하고 트랜스포머 모델로 새로운 텍스트를 생성해내는 인공지능 언어 모델

  • GPT는 인터넷에서 크롤링하여 텍스트 데이터를 수집하며, 수집한 텍스트 데이터를 자기지도 학습(self-supervised learning) 방식으로 학습 > 자기지도 학습 방식에서는 명시적으로 라벨(label)이 제공되지 않은 텍스트 데이터의 일부를 마스킹(masking)하고, 마스킹된 부분을 예측하도록 대규모의 학습 데이터를 스스로 학습


  • source: https://blog-ko.superb-ai.com/artificial-intelligence-llm-vs-gpt-whats-the-difference/?ref=superb-ai-newsletter

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2024년 8월 26일 오전 8:27

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