[생성AI] 생성AI 기초(4): 생성 모델 개관

생성 작업 중인 컴퓨터 by 빙

생성 모델(Generative Models) 소개

생성 모델(Generative Models)이 무엇이다 하고 정의하기는 쉽지 않습니다만, 초심자 수준에서는 생성 인공지능(AI)이 어떻게 새로운 데이터를 생성(generate)하는지를 설명하는 틀 정도로 이해하면 좋을 것 같습니다. 굳이 말하자면 데이터의 분포를 추정하여 데이터를 생성하는 것이 생성 모델이라고도 할 수 있습니다. (이런 정의는 생성 모델을 판별 모델 혹은 분류모델(Discrimiative Models)이라고 하는 AI 모델과 비교할 때 사용합니다.)

 

좀 더 좁게는 기존 데이터를 분석하고 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 머신러닝 모델이라고 하기도 합니다. 이 모델들은 학습된 데이터를 기반으로 이미지, 비디오, 음악, 텍스트 등 새로운 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 인공지능 분야에서 생성 모델은 실제와 다르지 않은 현실적이고 다양한 새로운 데이터를 생성하는 능력으로 인해 인기를 얻고 있습니다. 생성 모델은 다양한 분야에서 사용되며, 다른 머신러닝 모델을 훈련시키기 위한 합성 데이터 생성하거나, 새로운 창작 작품을 생성하거나, 현실적인 시뮬레이션을 생성하는 등 다양한 응용 분야를 가지고 있습니다.

 

생성 모델의 종류

생성 모델은 새로운 데이터를 어떻게 생성할 것인가에 대한 접근 방식에 따라 몇 가지 종류로 나뉩니다. 가장 일반적으로 사용되는 생성 모델은 다음과 같습니다. 특히, 최근에는 GAN에 대한 관심이 매우 높습니다. 

 

• 방향성 확률 모델(또는 변이형 오토인코더) (Variational Autoencoder, VAE) 

 

VAE는 원본 데이터를 낮은 차원의 잠재 공간으로 압축하여 새로운 데이터를 생성하는 신경망 모델입니다. 이 압축된 데이터는 원본 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. VAE는 이미지 및 비디오 생성에 일반적으로 사용되며, 현실적인 3D 모델을 생성하는 데에도 사용됩니다.

• 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN) 

 

GAN은 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망을 사용하여 새로운 데이터를 생성하는 생성 모델의 일종입니다. 생성자는 새로운 데이터를 생성하고, 판별자는 생성된 데이터와 실제 데이터를 구분하려고 노력합니다. 생성자는 실제 데이터와 구분할 수 없는 데이터를 생성하도록 훈련되며, 판별자는 데이터가 실제 데이터인지 생성된 데이터인지 올바르게 식별하도록 훈련됩니다. GAN은 이미지 및 비디오 생성 및 다른 머신 러닝 모델을 훈련시키기 위한 합성 데이터 생성에 일반적으로 사용됩니다.

 

• 자기 회귀 모델(Autoregressive Models)

 

자기 회귀 모델은 이전 데이터 포인트를 고려하여 다음 데이터 포인트의 확률 분포를 예측하여 새로운 데이터를 생성하는 생성 모델의 일종입니다. 이 모델은 주로 텍스트 생성에 사용되며, 소설과 시 등의 새로운 작품을 만드는 데 사용되었습니다.

• 플로우 기반 모델(Flow-based Models)

 

플로우 기반 모델은 원래 데이터의 확률 밀도 함수를 변환하여 새로운 데이터를 생성하는 생성 모델의 일종입니다. 이 모델은 주로 이미지 및 비디오 생성에 사용되며, 현실적인 3D 모델을 만드는 데도 사용됩니다.

생성 모델이 생성 인공지능에서 사용되는 방법

생성 모델은 머신러닝 모델을 사용하여 새로운 데이터를 생성하는 인공지능 분야인 생성 인공지능의 중요한 구성 요소입니다. 생성 인공지능은 새로운 창의적인 작업물, 다른 기계 학습 모델을 훈련시키기 위한 합성 데이터 생성 및 현실적인 시뮬레이션 생성 등 다양한 응용 분야를 가지고 있습니다.

생성 인공지능의 가장 흥미로운 응용 분야 중 하나는 새로운 창작물을 만드는 것입니다. 예를 들어, 생성 모델을 사용하여 예술 작품, 음악 및 문학 작품을 만들 수 있습니다. 이러한 작품은 완전히 새롭게 만들어질 수도 있고, 생성 모델에 의해 분석 및 학습된 기존 작품을 기반으로 만들어질 수도 있습니다.

또한 생성 모델은 다른 기계 학습 모델을 훈련시키기 위한 합성 데이터 생성에 사용될 수 있습니다. 합성 데이터를 활용하는 것은 실제 데이터가 제한적인 경우에 특히 유용합니다. 실제 데이터를 구하는데 들어가는 막대한 비용을 절감할 수도 있습니다. 합성 데이터를 생성함으로써 기계 학습 모델은 패턴을 인식하고 예측을 더 정확하게 할 수 있습니다.

마지막으로, 생성 모델은 현실적인 시뮬레이션을 만드는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 생성 모델은 자연재해, 교통 패턴 및 기타 복잡한 시스템의 시뮬레이션을 만드는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 가설을 검증하고 이러한 시스템이 다른 시나리오에서 어떻게 작동할지 예측하는 데 사용될 수 있습니다.

결론

 

결론적으로, 생성 모델은 인공지능 분야에서 강력한 도구입니다. 이들은 기존 데이터를 분석하고 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 생성 모델은 데이터 생성에 대한 접근 방식에 따라 여러 종류로 나뉘고, 이러한 모델은 창작 작업, 다른 기계 학습 모델 교육을 위한 합성 데이터 생성 및 현실적인 시뮬레이션 작성과 같이 광범위하게 응용됩니다. 

최근 몇 년간 생성 모델은 다양하고 현실적인 새로운 데이터를 생성하는 능력 때문에 점점 인기가 상승하고 있습니다. 이들은 예술, 음악, 문학 및 과학 등 여러 분야에서 다양하게 활용될 수 있습니다. 생성 인공지능이 계속 발전함에 따라, 이러한 모델을 응용하는 흥미로운 분야들이 속속 등장할 것 같습니다. 

생성 모델을 효과적으로 사용하기 위해서는 기계 학습 알고리즘과 기술에 대한 이해가 중요합니다. 생성 모델은 강력한 도구일 수 있지만, 효과적으로 사용하기 위해서는 상당한 전문 지식이 필요합니다. 전문가들의 교육과 권장 사항을 잘 배운다면 생성 모델을 사용하여 일반 사람들로 매우 인상적인 결과를 얻을 수 있을 것입니다.