지도학습과 비지도학습

인공지능이 스스로 문제를 해결하거나 새로운 것을 창조하기 위해서는 반드시 '학습' 과정을 거쳐야 합니다. 마치 인간이 학교에서 체계적으로 지식을 쌓아가는 것처럼, AI 역시 데이터를 통해 배우며 그 능력을 발전시켜 나갑니다. 이러한 AI 학습 방식은 크게 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)으로 나눌 수 있으며, 이 두 가지 학습 방식은 AI가 어떻게 작동하고 활용되는지를 결정하는 핵심 요소입니다.

생성형 AI의 작동 원리를 제대로 이해하기 위해서는 이 두 가지 학습 방식의 차이점과 각각의 메커니즘을 명확히 파악하는 것이 필수적입니다. 두 학습 방식은 서로 다른 목적과 접근법을 가지고 있으며, 각각의 고유한 장점을 통해 현대 AI 시스템의 기반을 형성하고 있습니다.

지도학습(Supervised Learning)

지도학습은 '정답'이 명확하게 제시된 데이터를 기반으로 AI가 학습하는 방식입니다. 이는 마치 선생님이 학생에게 문제와 함께 답을 알려주며 가르치는 것과 유사합니다. AI는 주어진 입력(Input)과 그에 해당하는 정답(Output, 또는 레이블)을 통해 모델을 훈련시키고, 새로운 상황에서도 올바른 결과를 예측할 수 있는 능력을 키워갑니다.

지도학습의 과정은 다음과 같이 진행됩니다.

• 훈련 데이터 구성: 입력과 정답이 세트로 제공됩니다.
• 모델 학습: AI는 입력 데이터를 분석하고 정답을 맞히는 방법을 점진적으로 배웁니다.
• 오차 수정: 예측이 틀렸을 경우, 오차를 계산하고 이를 최소화하는 방향으로 내부 구조(가중치)를 조정합니다.
• 반복 학습: 이러한 과정을 수천, 수만 번 반복하며 정확도를 지속적으로 향상시킵니다.

예를 들어, 이미지 인식을 위한 지도학습에서는 다음과 같은 데이터 쌍이 제공됩니다.

• 입력: 고양이 사진 → 정답: '고양이'
• 입력: 강아지 사진 → 정답: '강아지'

이러한 수많은 사진과 정답 쌍을 학습함으로써, AI는 고양이와 강아지를 구별하는 특징적인 패턴을 스스로 파악하게 됩니다.

지도학습의 주요 특성을 정리하면 다음과 같습니다.

비지도학습(Unsupervised Learning)

비지도학습은 정답이 제공되지 않은 데이터를 토대로 AI가 스스로 패턴이나 구조를 발견해내는 학습 방식입니다. 이는 마치 학생에게 다양한 정보만 제공하고, 스스로 연관성을 찾아내도록 하는 것과 유사합니다. AI는 오직 입력 데이터만 주어진 상태에서, 데이터 내에 숨겨진 규칙성과 관계를 독자적으로 파악해야 합니다.

비지도학습의 주요 과정은 다음과 같습니다.

• 훈련 데이터 특성: 입력만 제공되며, 정답은 제시되지 않습니다.
• 패턴 탐색: AI는 데이터 간의 유사성을 찾거나, 전체적인 구조를 이해하려고 시도합니다.
• 군집화와 차원 축소: 유사한 특징을 가진 데이터들을 그룹화하거나, 복잡한 데이터에서 핵심 특징만을 추출하는 작업을 수행합니다.

예를 들어, 다양한 동물 사진만 제공하고 "이 사진들은 어떻게 분류될 수 있을까?"라는 질문을 던졌을 때, AI는 스스로 분석하여 '고양이', '강아지', '새'와 같이 유사한 특징을 가진 이미지들을 자연스럽게 그룹화할 수 있습니다.

비지도학습의 주요 특성을 정리하면 다음과 같습니다.

지도학습과 비지도학습의 비교

두 학습 방식의 차이점을 명확히 이해하기 위해, 주요 특성을 비교해보면 다음과 같습니다.

이러한 두 학습 방식은 서로 완전히 독립된 것이 아니라, 종종 반지도학습(Semi-Supervised Learning)이나 자기지도학습(Self-Supervised Learning)과 같은 형태로 결합되어 활용되기도 합니다.

• 지도학습은 정답을 함께 제공하면서 학습시키는 방식으로, 정확한 예측과 분류를 주요 목표로 합니다.
• 비지도학습은 정답 없이 데이터만 제공하여 AI가 스스로 패턴을 발견하도록 하는 방식으로, 데이터의 내부 구조와 관계를 이해하는 데 중점을 둡니다.
• 이 두 학습 방식은 모두 생성형 AI를 비롯한 고도화된 인공지능 시스템을 구축하는 데 있어 필수적인 기초가 됩니다.

이처럼 AI의 학습 방식을 이해하는 것은 현대 인공지능 기술의 발전 과정과 한계를 파악하는 데 중요한 열쇠가 됩니다. 두 학습 방식의 장단점을 인식하고 적절히 활용함으로써, 더욱 효과적이고 강력한 AI 시스템을 개발할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

GAN (Generative Adversarial Networks)

2014년, 인공지능 분야에 혁명적인 변화를 가져온 기술이 등장했습니다. 바로 GAN(Generative Adversarial Networks, 생성적 적대 신경망)입니다. 이 기술은 "AI가 무엇을 만들어낼 수 있는가?"에 대한 가능성을 크게 확장시켰습니다. GAN은 매우 사실적인 이미지, 음성, 텍스트 등을 생성할 수 있는 놀라운 능력을 바탕으로 예술, 엔터테인먼트, 의료, 과학 등 다양한 분야에 광범위한 영향을 미치고 있으며, 생성형 AI 발전의 중요한 이정표가 되었습니다.

GAN의 기본 개념과 구조

GAN(Generative Adversarial Networks)은 두 개의 신경망, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)가 서로 경쟁하며 학습하는 독특한 구조를 가진 기계학습 알고리즘입니다. 생성자는 가능한 한 진짜처럼 보이는 데이터를 만들어내고, 판별자는 주어진 데이터가 진짜인지 가짜인지를 구분하는 역할을 합니다. 이 두 신경망의 지속적인 경쟁을 통해 점점 더 정교하고 현실적인 결과물이 탄생하게 됩니다.

두 구성 요소의 역할을 표로 정리하면 다음과 같습니다.

GAN의 작동 원리

GAN 시스템은 다음과 같은 원리로 작동합니다.

• 생성자는 임의의 입력(주로 노이즈)을 받아 현실과 구별하기 힘든 결과물을 생성합니다.
• 판별자는 주어진 데이터가 "진짜"인지 "가짜"인지를 판단하고, 이 판별 결과를 바탕으로 학습을 진행합니다.
• 생성자와 판별자는 적대적(Adversarial) 관계에 있으며, 서로의 성능을 높이는 촉매제가 됩니다.
• 생성자는 판별자를 속이기 위해 점점 더 진짜 같은 데이터를 만들어내고,
• 판별자는 속지 않기 위해 점점 더 정교하게 판별 능력을 강화합니다.
• 이 경쟁 과정이 지속적으로 반복되면서 두 구성 요소 모두 발전하게 됩니다.

GAN의 학습 과정

GAN의 구체적인 학습 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

1. 생성자는 무작위 노이즈로부터 가짜 데이터를 생성합니다.
2. 판별자는 진짜 데이터와 생성된 가짜 데이터를 모두 입력받아, 각각이 진짜인지 가짜인지 예측합니다.
3. 판별자는 실제 정답과 자신의 예측을 비교하여 오차를 계산하고, 이를 통해 판별 능력을 개선합니다.
4. 생성자는 판별자의 판단을 기반으로 자신이 생성한 데이터를 개선하여 판별자를 더 잘 속일 수 있도록 발전합니다.
5. 이 과정을 수천, 수만 번 반복함으로써, 생성자는 점점 더 현실적이고 진짜와 구분하기 어려운 결과물을 만들어낼 수 있게 됩니다.

GAN을 이해하기 위한 비유

GAN의 작동 방식을 좀 더 직관적으로 이해하기 위해 다음과 같은 비유를 활용할 수 있습니다.

• 위조지폐범(생성자): 가능한 한 진짜 같아 보이는 지폐를 제작하려고 노력합니다.
• 경찰(판별자): 제시된 지폐가 진짜인지 위조인지 정확하게 판별하려고 합니다.
• 위조지폐범은 경찰을 속이기 위해 계속해서 기술과 방법을 향상시키고,
• 경찰은 위조를 효과적으로 감지하기 위해 수사 기술과 감별 능력을 강화합니다.
• 이러한 끊임없는 경쟁을 통해 둘 다 점점 더 능숙해지고 발전하게 됩니다.

이 비유에서 알 수 있듯이, GAN의 핵심은 '경쟁을 통한 공동 발전'에 있습니다. 서로 대립하는 두 시스템이 상호작용하면서 각자의 능력을 향상시키고, 결과적으로 더욱 정교한 생성 능력을 갖추게 되는 것입니다.

GAN의 주요 특징

GAN이 가진 고유한 특성들을 요약하면 다음과 같습니다.

GAN의 가장 독특한 특징은 '무조건 생성'이 가능하다는 점입니다. 다른 생성 모델과 달리, GAN은 판별자와의 경쟁을 통해 데이터의 분포를 파악하고 이를 기반으로 새로운 데이터를 창조해낼 수 있습니다. 또한 비지도 학습 방식을 활용하기 때문에, 명시적인 레이블 없이도 데이터의 패턴과 특성을 파악할 수 있습니다.

그러나 GAN은 훈련 과정에서 생성자와 판별자 간의 균형을 유지하는 것이 매우 어렵다는 단점이 있습니다. 한쪽이 다른 쪽보다 지나치게 우세해지면 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있으며, '모드 붕괴'라는 현상처럼 다양성이 떨어지는 결과물을 만들어내는 문제가 발생할 수 있습니다.

GAN의 응용 분야

GAN의 강력한 생성 능력은 다양한 분야에서 혁신적인 응용을 가능하게 합니다.

• 이미지 생성: 실존하지 않는 인물 사진 생성 (예: ThisPersonDoesNotExist.com)
• 이미지 변환: 낮 사진을 밤 사진으로 변환, 흑백 사진을 컬러로 복원
• 예술 및 디자인: AI가 새로운 예술작품이나 패션 디자인을 자동으로 생성
• 데이터 증강: 의료 영상과 같은 희귀한 데이터를 인공적으로 생성하여 학습 데이터를 보완
• 비디오 생성: 동영상 속 누락된 장면 보완, 다음 프레임 예측
• 음성 합성: 사람이 말하는 것과 구분하기 어려운 사실적인 목소리 생성
• 딥페이크 기술: 얼굴 합성, 목소리 합성 등 다양한 미디어 조작

이러한 응용 분야는 GAN이 가진 창의적이고 현실적인 생성 능력을 보여주는 대표적인 사례들입니다. 특히 최근에는 의료, 과학, 엔터테인먼트 등의 분야에서 GAN을 활용한 혁신적인 응용 사례가 계속해서 등장하고 있습니다.

GAN의 주요 변형과 발전

GAN이 등장한 이후, 다양한 변형과 개선 모델들이 개발되었습니다.

• 모드 붕괴(Mode Collapse): 생성자가 몇 가지 유형의 결과만 반복해서 생성하는 문제로, 이를 해결하기 위한 다양한 기법이 개발되었습니다.
• 컨디셔널 GAN(Conditional GAN, cGAN): 생성 과정에 추가 정보나 조건을 제공하여 원하는 특성을 가진 데이터를 선택적으로 생성할 수 있는 기법입니다.
• DCGAN(Deep Convolutional GAN): CNN(합성곱 신경망)을 활용해 이미지 생성 능력을 크게 향상시킨 GAN 구조입니다.
• CycleGAN: 짝을 이루는 데이터 없이도 서로 다른 도메인 간의 변환(예: 말 사진 ↔ 얼룩말 사진)을 가능하게 하는 혁신적인 기술입니다.

이러한 다양한 변형 모델들은 GAN의 한계를 극복하고 새로운 가능성을 열어주는 중요한 발전이라고 할 수 있습니다. 각각은 특정 문제나 응용 분야에 최적화된 고유한 강점을 가지고 있으며, 현재도 계속해서 새로운 GAN 변형 모델들이 연구되고 있습니다.

GAN은 생성자와 판별자라는 두 신경망의 적대적 관계를 통해 데이터를 스스로 만들어내는 혁신적인 기술입니다. 뛰어난 창의성과 무제한적인 생성 능력 덕분에 다양한 분야에서 활발하게 활용되고 있으며, 생성형 AI 발전의 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다.

GAN의 등장은 단순히 기술적 발전을 넘어, AI가 인간의 창의성과 상상력에 더 가까워질 수 있다는 가능성을 제시했다는 점에서 중요한 의미를 갖습니다. 앞으로도 GAN 기술은 계속 발전하며 우리가 상상하지 못했던 새로운 응용 분야와 가능성을 열어갈 것입니다.

Variational Autoencoders(VAEs)

생성형 AI의 세계에서 Variational Autoencoders(VAEs, 변분 오토인코더)는 GAN과 함께 가장 널리 사용되는 핵심 알고리즘 중 하나입니다. 2013년에 처음 제안된 VAE는 특히 데이터를 부드럽게 변형하거나, 다양성을 가진 새로운 데이터를 생성하는 데 뛰어난 능력을 보여주었습니다. VAE는 복잡한 데이터 구조를 이해하고 효율적으로 새로운 결과물을 생성할 수 있게 함으로써, 생성형 AI의 가능성을 한층 넓히는 데 크게 기여했습니다.

VAE의 기본 개념

Variational Autoencoder(VAE)는 입력 데이터를 압축하여 의미 있는 작은 표현(잠재 공간, Latent Space)으로 변환하고, 이를 다시 복원하는 과정을 통해 새로운 데이터를 생성하는 확률적 생성 모델입니다. 기존의 Autoencoder(오토인코더)와 달리, VAE는 단순히 데이터를 복제하는 것이 아니라 데이터의 확률 분포를 학습하여, 이전에 보지 못한 임의의 데이터 포인트도 자연스럽게 생성할 수 있도록 설계되었습니다.

VAE의 구조

VAE는 크게 두 부분으로 구성됩니다.

• 인코더(Encoder): 입력 데이터를 저차원의 잠재 공간(Latent Space)으로 압축합니다.
• 디코더(Decoder): 잠재 공간의 데이터 포인트를 다시 원래 데이터와 유사한 형태로 복원합니다.

이러한 구조는 일반적인 오토인코더와 유사해 보이지만, 중요한 차이점이 있습니다. 기본 오토인코더는 주어진 입력을 가능한 한 정확하게 복구하는 것에 초점을 맞추는 반면, VAE는 더 나아가 잠재 변수의 확률 분포(평균과 분산)를 학습합니다.

VAE vs 기본 오토인코더의 차이점

VAE와 기본 오토인코더의 핵심적인 차이는 다음과 같습니다.

• VAE는 단일 벡터를 인코딩하는 대신, 잠재 변수의 확률 분포(평균과 분산)를 학습합니다.
• 잠재 공간에 임의성(Randomness)을 도입하여 생성 과정에 다양성을 부여합니다.
• 인코더는 입력을 고정된 값으로 압축하지 않고, 평균(μ)과 표준편차(σ)를 학습합니다.
• 이 평균과 분산을 기반으로 잠재 변수 z를 샘플링하여 디코더에 전달합니다.

이러한 확률적 접근 방식 덕분에 VAE는 단순한 데이터 압축 및 복원을 넘어, 새롭고 다양한 데이터를 생성할 수 있는 능력을 갖게 됩니다.

VAE의 작동 과정

VAE의 작동 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

1. 입력 데이터를 인코더에 넣어 잠재 공간의 평균(μ)과 분산(σ)을 계산합니다.
2. 이 평균과 분산을 바탕으로 잠재 변수(z)를 샘플링합니다.
3. 샘플링된 잠재 변수를 디코더에 입력하여 원본 데이터와 유사한 형태로 재구성합니다.
4. 학습 과정에서 두 가지 손실 함수를 동시에 최소화합니다.
   • 재구성 손실(Reconstruction Loss): 원본 입력 데이터와 복원된 데이터 간의 차이를 측정합니다.
   • KL 발산 손실(Kullback-Leibler Divergence Loss): 잠재 변수의 분포가 표준 정규분포(Normal Distribution)에 가까워지도록 유도합니다.

이 두 손실 함수의 균형을 맞추는 과정에서 VAE는 데이터의 핵심 특성을 효과적으로 학습하고, 동시에 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력을 키웁니다.

VAE를 이해하기 위한 비유

VAE의 작동 방식을 좀 더 직관적으로 이해하기 위해 다음과 같은 비유를 활용할 수 있습니다.

• 오토인코더는 사진을 정확히 복사하여 복제하는 사람과 같다면,
• VAE는 사진의 핵심 특징(예: 색감, 구도, 주요 객체)을 요약해 메모한 후, 그 메모를 참고해서 비슷한 느낌의 새로운 사진을 그리는 예술가와 같습니다.

즉, VAE는 단순한 복사가 아니라 데이터의 본질을 이해하고 창의적으로 재구성하는 것을 목표로 합니다. 이 과정에서 약간의 변형과 다양성이 자연스럽게 생겨나게 됩니다.

VAE의 주요 특징

VAE가 갖는 고유한 특성들을 정리하면 다음과 같습니다.

VAE의 가장 중요한 특징 중 하나는 '부드러운 잠재 공간'을 형성한다는 점입니다. 이는 잠재 공간 내에서 서로 가까운 점들이 비슷한 출력을 생성하도록 보장하며, 이를 통해 데이터의 연속적인 변형과 보간이 가능해집니다. 또한 GAN과 비교했을 때 학습 과정이 상대적으로 안정적이어서 구현과 최적화가 용이하다는 장점이 있습니다.

VAE의 응용 분야

VAE의 독특한 능력은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

• 이미지 생성 및 변형: 얼굴 스타일 변환, 표정 조절, 이미지 속성 편집
• 데이터 압축: 고차원 데이터를 효율적인 잠재 공간으로 압축
• 아노말리 탐지: 정상적인 데이터 패턴을 학습한 후, 이와 다른 이상 데이터를 감지
• 음성 및 음악 생성: 다양한 스타일과 특성을 가진 음성이나 음악 생성
• 약물 발견 및 재료 과학: 새로운 분자 구조를 생성하고 특성을 변형하는 연구

특히 VAE는 데이터의 의미 있는 표현을 학습하고 이를 조작할 수 있다는 점에서, 창의적인 콘텐츠 생성과 데이터 이해에 중요한 도구로 자리잡고 있습니다.

VAE의 핵심 개념

VAE를 이해하는 데 필요한 몇 가지 핵심 개념들은 다음과 같습니다.

• 잠재 공간(Latent Space): 데이터의 중요한 특성만 요약해서 표현한 저차원 공간입니다. 이 공간을 탐색하고 조작함으로써 다양한 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.
• 재파라미터화 트릭(Reparameterization Trick): 학습 가능한 방식으로 확률적 샘플링을 수행하기 위한 테크닉입니다. (z = μ + σ × ε, 여기서 ε는 표준 정규분포에서 샘플링한 값)
• β-VAE: KL 발산 항에 가중치(β)를 조정하여 잠재 공간의 해석 가능성과 다양성을 강화한 확장 버전입니다.

이러한 개념들은 VAE의 작동 원리와 성능을 이해하고, 더 발전된 모델을 개발하는 데 중요한 기반이 됩니다.

GAN과 VAE의 비교

생성형 AI의 두 주요 알고리즘인 GAN과 VAE는 각각 고유한 강점과 약점을 가지고 있습니다.

이 두 모델은 서로 다른 접근 방식을 취하기 때문에, 활용 목적에 따라 적합한 모델이 달라질 수 있습니다. 일반적으로 GAN은 "진짜처럼 보이는 것"에 강점을 가지고 있는 반면, VAE는 "의미 있는 변형과 구조 학습"에 더 강점을 보입니다. 최근에는 두 모델의 장점을 결합한 하이브리드 모델들도 등장하고 있어, 생성형 AI의 성능을 더욱 향상시키고 있습니다.

Variational Autoencoders는 데이터의 핵심 특성을 잠재 공간에 효과적으로 요약하고, 이로부터 새롭고 다양한 데이터를 확률적으로 생성할 수 있는 강력한 생성형 AI 기술입니다. GAN에 비해 부드럽고 안정적인 학습이 가능하며, 데이터의 구조를 탐색하고 이해하는 데 특히 유용합니다.

VAE는 단순한 데이터 생성을 넘어, 데이터의 내재된 의미와 구조를 파악하는 도구로서 AI 연구와 응용 분야에서 계속해서 중요한 역할을 담당할 것입니다. 앞으로 VAE의 한계를 극복하고 더 높은 품질의 생성 결과를 얻기 위한 다양한 발전이 계속될 것으로 기대됩니다.

Transformer 기반 모델 (GPT, BERT 등)

2017년, "Attention is All You Need"라는 논문과 함께 등장한 Transformer는 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. Transformer는 복잡한 문맥을 이해하고 길고 다양한 데이터를 효과적으로 처리하는 뛰어난 능력을 보여주며, 이후 GPT, BERT와 같은 대형 언어 모델들의 핵심 기반 기술이 되었습니다.

Transformer 기반 모델은 현재 생성형 AI의 중심축이 되어, 텍스트 생성, 번역, 요약, 정보 검색, 코드 작성 등 다양한 분야를 발전시키는 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.

Transformer의 기본 개념

Transformer는 입력된 데이터(주로 텍스트) 내의 모든 요소들 사이의 관계를 효율적으로 학습하기 위해 고안된 Self-Attention 메커니즘 기반의 딥러닝 모델 구조입니다. 이 구조는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

• 순차적으로 데이터를 처리하는 기존의 RNN(Recurrent Neural Network)과 달리, 모든 입력을 동시에(병렬로) 처리할 수 있습니다.
• 입력 데이터에서 중요한 부분을 스스로 파악하여 집중(Attention)하면서 정보를 처리합니다.
• 입력 문장의 각 단어가 다른 모든 단어들과의 관계를 직접적으로 계산합니다.
• 문맥 이해에 중요한 단어에는 높은 가중치를 부여하고, 덜 중요한 단어는 상대적으로 무시합니다.

이러한 메커니즘은 사람이 대화를 이해할 때 모든 단어를 동일하게 처리하지 않고 핵심 키워드에 더 집중하는 인지 과정과 유사합니다.

Transformer의 구조

Transformer의 기본 구조는 크게 두 부분으로 나뉩니다.

• Encoder: 입력 데이터를 분석하고 특징을 추출하여 인코딩합니다.
• Decoder: 인코딩된 정보를 기반으로 원하는 결과(출력)를 생성합니다.

단, 활용 목적에 따라 인코더만 사용하거나 디코더만 사용하는 모델도 존재합니다. 이러한 구조적 차이가 GPT와 BERT 같은 서로 다른 특성을 가진 모델들을 탄생시켰습니다.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT는 텍스트 생성에 특화된 Transformer 기반 모델입니다.

• 구조: 주로 Decoder 구조만을 활용
• 작동 방식: 이전에 등장한 단어들을 기반으로 다음에 올 단어를 예측하는 언어 생성 모델
• 학습 방법: 대규모 텍스트 데이터로 먼저 사전 학습(Pre-training)을 진행한 뒤, 특정 작업에 맞춰 추가 학습(Fine-tuning)을 진행

GPT 모델의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 자연스럽고 유창한 문장 생성 능력이 매우 뛰어남
• 긴 문맥을 유지하며 일관된 내용을 이어가는 데 강점을 보임
• 활용 예시: 대화형 챗봇, 창의적 글쓰기, 콘텐츠 요약, 번역, 프로그래밍 코드 작성 지원
• 대표적인 모델: GPT-2, GPT-3, GPT-4

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT는 텍스트 이해와 분석에 특화된 Transformer 기반 모델입니다.

• 구조: 주로 Encoder 구조만을 활용
• 작동 방식: 문장의 앞과 뒤, 양쪽 문맥을 모두 고려하는 양방향(Bidirectional) 학습 모델
• 학습 방법
  • Masked Language Modeling(MLM): 문장 내 일부 단어를 가리고(마스킹), 이를 정확히 예측하도록 학습
  • Next Sentence Prediction(NSP): 두 문장이 원래 연속적으로 이어지는 문장인지 예측하는 작업

BERT 모델의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 문장의 깊은 의미와 문맥을 포괄적으로 이해하는 데 뛰어난 성능
• 분류(Classification), 질의응답(Question-Answering) 등의 작업에 특히 강력한 능력
• 활용 예시: 검색 엔진 성능 개선, 질문 답변 시스템, 감성 분석, 텍스트 분류
• 대표적인 모델: BERT, RoBERTa, DistilBERT, ALBERT

GPT와 BERT의 비교

이 두 모델은 각각 생성과 이해라는 서로 다른 영역에서 뛰어난 성능을 보이며, 상호 보완적인 관계를 형성하고 있습니다. 최근에는 두 모델의 장점을 결합한 하이브리드 모델들도 등장하고 있습니다.

기타 주요 Transformer 기반 모델

Transformer 아키텍처를 기반으로 한 다양한 모델들이 개발되었습니다.

• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): 모든 NLP 문제를 일관된 텍스트 입력 → 텍스트 출력 형태로 변환하여 처리하는 통합 접근 방식의 모델
• DeBERTa: BERT를 개선하여 더 정교한 어텐션 메커니즘을 구현한 모델
• OPT, BLOOM: 다양한 연구와 활용을 위해 개발된 오픈 소스 대형 언어 모델
• LLaMA, PaLM: 대규모 데이터로 사전학습된 고성능 기반 모델

또한, Transformer 기술은 자연어 처리를 넘어서 멀티모달 AI(텍스트와 이미지의 결합), 프로그래밍 코드 생성, 음악 작곡 등 다양한 생성형 AI 분야로 확장되고 있습니다.

RNN/LSTM과 Transformer의 비교

Transformer는 기존의 RNN/LSTM 모델이 가지고 있던 두 가지 주요 한계인 처리 속도 문제와 긴 문맥 이해 문제를 효과적으로 해결했습니다. 순차적 처리 대신 병렬 처리를 도입함으로써 학습 속도를 크게 향상시켰으며, Self-Attention 메커니즘을 통해 문장 내 모든 단어 간의 관계를 직접 고려함으로써 긴 문맥 이해 능력을 크게 개선했습니다.

Transformer는 Self-Attention 메커니즘을 통해 입력 데이터의 전체 문맥을 효과적으로 파악하고, 이를 기반으로 텍스트를 생성하거나 해석하는 능력을 획기적으로 향상시킨 혁신적인 구조입니다. 이를 바탕으로 등장한 GPT와 BERT는 각각 텍스트 생성과 텍스트 이해 분야를 주도하며, 현대 생성형 AI의 핵심 동력이 되었습니다.

Transformer의 등장은 단순한 모델 구조의 변화를 넘어, AI가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 방식에 근본적인 변화를 가져왔으며, 이를 통해 생성형 AI의 새로운 시대를 열게 되었습니다. 앞으로도 Transformer 기반 모델들은 지속적인 발전을 거듭하며, 더욱 다양하고 놀라운 AI 응용 분야를 개척해 나갈 것으로 기대됩니다.

Diffusion Models

최근 생성형 AI 분야에서 가장 빠르게 주목받고 있는 기술 중 하나가 바로 Diffusion Models(확산 모델)입니다. 특히 Stable Diffusion, DALL·E 2, Imagen과 같은 초고해상도 이미지 생성 모델들이 확산 모델을 기반으로 개발되면서, AI가 만들어내는 결과물의 품질이 놀라운 수준으로 향상되었습니다.

Diffusion 모델은 "노이즈로부터 점진적으로 데이터를 복원하는" 독특한 접근법을 통해 매우 정밀하고 자연스러운 데이터 생성이 가능하다는 점에서, GAN이나 VAE를 능가하는 성능을 보이며 생성형 AI의 미래를 이끌고 있습니다.

Diffusion Models의 기본 개념

Diffusion Models는 데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하여 완전한 무작위 상태로 만든 후, 이를 다시 노이즈를 제거해가며(Reverse Diffusion) 원래 데이터로 복원하는 과정을 학습함으로써, 완전히 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다.

이러한 과정은 크게 두 단계로 나뉩니다.

• 순방향(Forward) 과정: 깨끗한 데이터에 점진적으로 무작위성을 추가하여 완전한 노이즈 상태로 변환합니다.
• 역방향(Reverse) 과정: 완전한 노이즈 상태에서 시작하여 점차 노이즈를 제거하며 의미 있는 데이터를 복원하는 방법을 학습합니다.

순방향 과정 (Forward Process)

순방향 과정의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 주어진 데이터에 아주 작은 노이즈를 추가하는 과정을 수백~수천 단계에 걸쳐 반복합니다.
• 이 과정을 통해 데이터는 점차 원래의 구조와 특성을 잃고 완전한 무작위성에 가까워집니다.
• 수학적으로는 각 단계마다 데이터에 가우시안 노이즈(정규분포를 따르는 무작위 값)를 더하는 방식으로 구현됩니다.

역방향 과정 (Reverse Process)

역방향 과정은 다음과 같이 진행됩니다.

• 순방향 과정에서 학습한 패턴을 바탕으로,
• 완전한 무작위 노이즈 상태에서 출발하여 점진적으로 노이즈를 제거하며 의미 있는 데이터를 재구성합니다.
• 이 과정을 통해 기존 학습 데이터와 유사하지만 완전히 새로운 데이터(예: 새로운 이미지)를 생성할 수 있습니다.

이해를 돕는 비유

Diffusion 모델의 작동 과정을 일상적인 경험에 비유하면 다음과 같습니다.

• 순방향 과정: 깨끗한 사진을 점점 더 흐리게 만들어, 결국 완전히 뿌옇게 변환하는 과정입니다.
• 역방향 과정: 완전히 흐릿한 상태에서 시작하여 점차 선명한 이미지를 복원해 나가는 과정입니다.

즉, Diffusion 모델은 "안개 속에서 또렷한 이미지를 점진적으로 그려내는 AI"라고 비유할 수 있습니다.

Diffusion Models의 주요 특징

Diffusion 모델이 가진 고유한 특성은 다음과 같습니다.

특히 Diffusion 모델은 GAN이 가진 '모드 붕괴'(특정 유형의 결과만 반복해서 생성하는 문제) 없이 다양하고 안정적인 결과물을 생성할 수 있다는 장점이 있습니다. 또한 생성 품질 측면에서도 뛰어난 성능을 보여, 최근 고품질 이미지 생성 분야에서 주목받고 있습니다.

주요 Diffusion 모델 유형

DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models)

• Diffusion 모델의 기본적인 형태입니다.
• 수천 단계에 걸친 점진적인 노이즈 제거를 통해 이미지를 생성합니다.

DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models)

• DDPM보다 빠르게 샘플링할 수 있도록 개선된 버전입니다.
• 생성 품질을 유지하면서도 필요한 단계 수를 크게 줄이는 방법을 도입했습니다.

Latent Diffusion Models

• 고해상도 데이터를 직접 생성하는 대신, 압축된 잠재 공간(latent space)에서 학습하고 생성합니다.
• 대표적인 예시로는 Stable Diffusion이 있습니다.
• 이 방식은 메모리와 계산 자원을 크게 절약할 수 있어 실용성이 높습니다.

Diffusion Models의 학습 및 생성 과정

Diffusion 모델의 전체적인 작동 과정은 다음과 같습니다.

1. 순방향 단계(학습 준비): 입력 데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하는 과정을 통해 다양한 노이즈 수준의 학습 데이터셋을 생성합니다.
2. 역방향 단계 학습: 신경망 모델이 주어진 노이즈 수준에서 한 단계 이전의 상태, 즉 노이즈가 조금 덜한 상태를 예측하도록 학습합니다.
3. 샘플링(생성): 완전한 노이즈 상태에서 시작하여 학습된 모델을 통해 점차 노이즈를 제거해가며 새로운 데이터를 생성합니다.

이러한 과정을 통해 Diffusion 모델은 순수한 노이즈에서 시작하여 점진적으로 의미 있는 데이터 구조를 형성해 나갑니다.

Diffusion Models의 응용 분야

Diffusion 모델은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

• 텍스트 → 이미지 생성: 텍스트 설명을 바탕으로 사실적인 이미지를 생성 (예: Stable Diffusion, DALL·E 2)
• 이미지 복원: 노이즈가 많거나 손상된 이미지를 복구하는 작업
• 이미지 편집: 기존 이미지의 일부를 변경하거나 스타일을 변환하는 작업
• 오디오 및 영상 생성: 노이즈를 기반으로 새로운 음성이나 동영상을 생성하는 분야
• 3D 모델 생성: 3차원 객체와 환경을 생성하는 연구에도 확산 모델이 적용되고 있습니다.

특히 텍스트 프롬프트에 기반한 이미지 생성 분야에서 Diffusion 모델은 놀라운 성능을 보여주며, 창의적 콘텐츠 제작의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.

GAN, VAE와 Diffusion Models 비교

주요 생성 모델 간의 비교는 다음과 같습니다.

각 모델은 고유한 장단점을 가지고 있으며, 활용 목적과 상황에 따라 적합한 모델이 달라질 수 있습니다. 현재 Diffusion 모델은 생성 품질과 안정성 측면에서 뛰어난 성능을 보이고 있으나, 생성 속도가 느리다는 단점이 있습니다. 하지만 이러한 속도 문제는 최신 연구를 통해 점차 개선되고 있습니다.

Diffusion Models는 데이터를 점진적으로 흐리게 했다가 다시 복원하는 독특한 과정을 통해, 매우 사실적이고 세밀한 새로운 데이터를 생성할 수 있는 강력한 기술입니다. 높은 품질과 안정적인 학습 특성 덕분에 현재 이미지 생성, 텍스트-이미지 변환, 오디오 생성 등 다양한 분야에서 각광받고 있으며, 생성형 AI의 미래를 이끄는 중요한 기술로 자리잡고 있습니다.

Diffusion 모델이 가진 독특한 접근 방식과 뛰어난 성능은 앞으로도 더 다양한 응용 분야를 개척하고, 생성형 AI의 가능성을 더욱 확장시킬 것으로 기대됩니다.