생성적 AI

생성형 AI는 인공 지능(AI)의 하위 집합으로 기존 데이터를 단순히 분석하는 것이 아니라 새롭고 독창적인 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둡니다. 기존의 머신러닝(ML) 시스템과 달리 분류 또는 예측을 위해 설계된 기존 머신 러닝(ML) 시스템과 달리, 제너레이티브 모델은 데이터 세트의 기본 패턴과 확률 분포를 이해하도록 학습합니다. 일단 학습이 완료되면 이러한 시스템은 텍스트와 이미지, 코드, 오디오 등 데이터 세트의 특성을 반영하는 새로운 결과물을 생성할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 오디오에 이르기까지 새로운 결과물을 생성할 수 있습니다. 이 기술은 다음과 같은 고급 고급 딥러닝 아키텍처를 기반으로 합니다. 트랜스포머 및 확산 모델과 같은 고급 딥러닝 아키텍처를 기반으로 합니다. 분야에 혁신을 가져왔습니다.

핵심 메커니즘 및 아키텍처

제너레이티브 AI는 방대한 데이터 세트를 활용하여 정보의 통계적 구조를 학습하는 방식으로 작동합니다. 비지도 학습을 통해 이 모델은 비지도 학습을 통해 데이터 포인트 간의 관계를 파악하여 입력과 통계적으로 유사한 새로운 샘플을 생성할 수 있습니다. 이러한 혁신을 주도하는 가장 대표적인 두 가지 아키텍처는 다음과 같습니다:

• 생성적 적대적 네트워크(GAN): 이 프레임워크는 두 개의 신경망, 즉생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 생성기는 합성 데이터를 생성하고, 판별기는 합성 데이터의 진위 여부를 평가합니다. 이러한 역학 관계는 생성된 콘텐츠의 품질을 향상시켜 사실적인 이미지 합성에 매우 효과적입니다.
• 대규모 언어 모델(LLM): Transformer 아키텍처를 기반으로 구축된 LLM은 다음과 같은 메커니즘을 활용합니다. 같은 메커니즘을 활용하여 인간과 유사한 텍스트를 처리하고 생성합니다. 이러한 기본 모델은 다음과 같은 역할을 합니다. 특정 작업에 맞게 조정할 수 있는 범용 엔진 역할을 합니다. 미세 조정을 통해

생성형 AI와 차별적 AI

특히 다음과 같은 맥락에서 생성 AI와 판별 AI를 구별하는 것이 중요합니다. 컴퓨터 비전 작업의 맥락에서 특히 그렇습니다.

• 생성 모델: "어떻게 하면 다음과 같은 데이터를 만들 수 있을까?"라는 질문에 집중하세요. 클래스처럼 보이는 데이터를 만들 수 있을까?"라는 질문에 집중합니다. 특징과 레이블의 공동 확률을 모델링하여 새로운 인스턴스를 합성합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 안정적 확산과 같은 텍스트-이미지 생성기.
• 판별 모델: "이 데이터는 어느 클래스에 속하는가?"라는 질문에 집중합니다. 클래스 간의 의사 결정 경계를 학습합니다. 다음과 같은 고성능 모델 Ultralytics YOLO11 과 같은 고성능 모델이 이 범주에 속하는데, 이들은 입력을 분석하여 객체를 생성하는 대신 객체를 생성하는 것이 아니라 식별하고 로컬라이즈하기 때문입니다.

실제 애플리케이션

제너레이티브 AI는 크리에이티브 및 기술 프로세스를 자동화하여 다양한 산업을 빠르게 변화시키고 있습니다.

1. 모델 학습을 위한 합성 데이터: 실제 데이터가 부족하거나 비용이 많이 들거나 민감한 경우, 생성 AI는 합성 데이터를 생성하여 강력한 비전 모델을 훈련합니다. 예를 들어 자율주행 차량의 경우, 제너레이티브 모델은 드문 기상 조건이나 사고 시나리오를 시뮬레이션하여 물리적 위험 없이 안전을 개선할 수 있는 다양한 예시를 제공합니다. 이는 강력한 형태의 데이터 증강.
2. 자동화된 콘텐츠 및 코드 생성: 다음과 같은 도구 GitHub Copilot은 생성 모델을 사용하여 다음과 같이 개발자를 지원합니다. 코드 스니펫을 제안하고 버그를 식별하여 개발자를 지원합니다. 마찬가지로 마케팅과 디자인 분야에서도 텍스트 생성 및 이미지 합성 도구 은 카피 및 시각적 자산 생성을 자동화하여 크리에이티브 워크플로우를 크게 가속화합니다.

제너레이티브 및 비전 AI 통합

YOLO11 같은 모델은 변별력이 있지만, 생성형 AI보다 하위에서 작동하는 경우가 많습니다. 예를 들어 개발자는 생성 모델을 사용하여 합성 이미지 데이터 세트를 생성한 다음 Ultralytics YOLO11 사용하여 물체 감지기를 훈련시킬 수 있습니다.

다음 예는 생성 시스템에서 생성된 콘텐츠를 분석하기 위해 배포할 수 있는 YOLO 모델을 로드하고 사용하는 방법을 보여줍니다. 콘텐츠를 분석하기 위해 배포할 수 있습니다:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model (Latest stable Ultralytics model)
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image (could be real or AI-generated synthetic data)
# This identifies objects within the visual content
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the results to visualize detections
results[0].show()

과제 및 윤리적 고려 사항

생성 AI의 광범위한 도입은 상당한 도전 과제를 안겨줍니다. 모델이 그럴듯하지만 잘못된 정보를 생성하는 경향 그럴듯하지만 부정확한 정보를 생성하는 모델의 경향은 LLM의 환각, 중요한 의사 결정에 위험을 초래하는 중요한 의사결정에 위험을 초래합니다. 또한 다음과 같은 우려도 있습니다. 학습 데이터세트에서 상속된 알고리즘 편향성 딥페이크 생성 시 오용될 수 있는 가능성도 우려됩니다. 이러한 문제를 해결하려면 강력한 AI 윤리 프레임워크와 신중한 책임감 있는 배포를 보장하기 위한 모델 모니터링이 필요합니다.