GAN

https://www.nvidia.com/en-us/glossary/data-science/generative-ai/

What is Generative AI? | NVIDIA

생성 AI란 무엇인가?

Generative AI를 사용하면 사용자는 다양한 입력을 기반으로 새로운 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있습니다. 이러한 모델의 입력 및 출력에는 텍스트, 이미지, 사운드, 애니메이션, 3D 모델 또는 기타 유형의 데이터가 포함될 수 있습니다.

생성 AI는 어떻게 작동하나요?

생성적 AI 모델은 신경망을 사용하여 기존 데이터 내의 패턴과 구조를 식별하여 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성합니다.

생성적 AI 모델의 획기적인 발전 중 하나는 훈련을 위한 비지도 학습 또는 반지도 학습을 포함한 다양한 학습 접근 방식을 활용할 수 있다는 것입니다 . 이를 통해 조직은 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터를 보다 쉽고 빠르게 활용하여 기초 모델을 생성할 수 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 기초 모델은 여러 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템의 기반으로 사용될 수 있습니다. 

기초 모델의 예로는 사용자가 언어의 힘을 활용할 수 있게 해주는 GPT-3 및 Stable Diffusion이 있습니다. 예를 들어, GPT-3을 기반으로 하는 ChatGPT와 같은 인기 애플리케이션을 사용하면 사용자는 짧은 텍스트 요청을 기반으로 에세이를 생성할 수 있습니다. 반면에 Stable Diffusion을 사용하면 사용자는 텍스트 입력에 따라 사실적인 이미지를 생성할 수 있습니다.

생성적 AI 모델을 평가하는 방법은 무엇입니까?

성공적인 생성 AI 모델의 세 가지 주요 요구 사항은 다음과 같습니다.  

1. 품질: 특히 사용자와 직접 상호 작용하는 애플리케이션의 경우 고품질 생성 출력을 갖는 것이 중요합니다. 예를 들어 음성 생성에서 음성 품질이 좋지 않으면 이해하기 어렵습니다. 마찬가지로, 이미지 생성 시 원하는 출력은 실제 이미지와 시각적으로 구별할 수 없어야 합니다.
2. 다양성: 좋은 생성 모델은 생성 품질을 저하시키지 않고 데이터 분포에서 소수 모드를 포착합니다. 이는 학습된 모델에서 원하지 않는 편향을 줄이는 데 도움이 됩니다.
3. 속도: 많은 대화형 애플리케이션에는 콘텐츠 제작 워크플로에서 사용할 수 있도록 실시간 이미지 편집과 같은 빠른 생성이 필요합니다.