2025 구글 클라우드 스터디잼을 신청해서 AI에 대한 부족한 지식을 채워보고자하였다.

생성형(Generative) AI

기본 개념과 정의

• 생성형 AI (Generative AI): 텍스트, 이미지, 오디오, 합성 데이터 등 다양한 유형의 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술
• 인공지능 (Artificial Intelligence, AI): 인간처럼 추론하고, 학습하고, 자율적으로 행동할 수 있는 지능형 에이전트를 만드는 컴퓨터 과학의 한 분야
• 머신러닝 (Machine Learning, ML): AI의 하위 분야로, 데이터로부터 모델을 훈련시켜 명시적 프로그래밍 없이 학습하는 능력을 컴퓨터에 부여

머신러닝의 주요 유형

• 지도 학습 (Supervised Learning): 레이블이 있는 데이터로 학습하여 미래 값 예측 (예: 식당 청구액으로 팁 예측)
• 비지도 학습 (Unsupervised Learning): 레이블 없는 데이터로 패턴을 발견하고 그룹화 (예: 직원 데이터를 기반으로 능력자 파악)

딥러닝과 신경망

• 딥러닝 (Deep Learning): 인공 신경망을 사용하는 머신러닝의 한 유형
• 인공 신경망 (Artificial Neural Networks): 인간 두뇌에서 영감을 받은 상호 연결된 노드로 구성
• 반지도 학습 (Semi-supervised Learning): 소량의 레이블 데이터와 대량의 레이블 없는 데이터를 함께 사용

생성형 AI와 판별형 AI의 차이

• 판별형 모델 (Discriminative Model): 데이터 포인트를 분류하거나 레이블을 예측 (예: 개와 고양이 구별)
• 생성형 모델 (Generative Model): 기존 데이터의 확률 분포를 기반으로 새로운 데이터 인스턴스 생성 (예: 개 이미지 생성)

생성형 AI와 일반 머신러닝의 차이

• 일반 머신러닝: 출력이 숫자, 분류, 확률일 때
• 생성형 AI: 출력이 자연어, 오디오, 이미지일 때

트랜스포머 모델과 과제

• 트랜스포머 (Transformer): 2018년 자연어 처리 혁명을 가져온 기술, 인코더와 디코더로 구성
• 환각 현상 (Hallucinations): 모델이 생성한 무의미하거나 문법적으로 부정확한 단어나 구절
• 프롬프트 설계 (Prompt Design): 대규모 언어 모델(LLM)에서 원하는 출력을 생성하는 입력 텍스트 설계 과정

다양한 생성형 AI 모델 유형

• 텍스트-텍스트 (Text-to-Text): 자연어 입력을 받아 텍스트 출력 생성 (예: 언어 번역)
• 텍스트-이미지 (Text-to-Image): 텍스트 설명을 바탕으로 이미지 생성
• 텍스트-비디오/3D (Text-to-Video/3D): 텍스트 입력을 바탕으로 비디오나 3D 객체 생성
• 텍스트-작업 (Text-to-Task): 텍스트 입력을 바탕으로 정의된 작업이나 행동 수행

파운데이션 모델 (Foundation Models)

• 방대한 양의 데이터로 사전 훈련된 대규모 AI 모델
• 다양한 하위 작업(감정 분석, 이미지 캡션 생성, 객체 인식 등)에 적응 가능

Google의 생성형 AI 솔루션

• Vertex AI Studio: 개발자가 생성형 AI 모델을 빠르게 탐색하고 맞춤화할 수 있는 도구
• Vertex AI Agent Builder (이전 Vertex AI Search and Conversation): 코딩 경험이 적은 사용자도 챗봇, 검색 엔진 등을 구축 가능
• Gemini: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 코드까지 이해하는 멀티모달 AI 모델
• Model Garden: 지속적으로 업데이트되는 AI 모델 라이브러리