이것이 생성형 AI다

추천사 . 4

저자 인터뷰 : AI 기업 CEO가 들려주는 AI 7문 7답 . 8

프롤로그 . 22





PART 1 생성형 AI

01 챗GPT와 생성형 AI의 부상 . 31
02 생성형 AI란 무엇인가? . 33
03 생성형 AI의 본질은 대규모 언어 모델 . 37




PART 2 알파고와 챗GPT 사이의 AI 트렌드

01 알파고의 출현으로 시작된 기계학습의 대유행 . 43
02 기계학습이란 무엇인가? . 45
03 클라우드와 AI의 결합 . 48
04 기계학습의 한계는 무엇인가? . 58
05 기계학습의 대안으로 떠오른 초거대 AI . 61
06 초거대 AI란 무엇인가? . 63
07 초거대 AI의 한계는 무엇인가? . 66
08 기계학습과 초거대 AI의 중간에 위치한 대규모 언어 모델 . 68
09 초거대 AI와 대규모 언어 모델 비교 . 73




PART 3 AI 반도체, 전력 소비 문제

01 초거대 AI, 대규모 언어 모델과 AI 반도체의 관계 . 79
02 초거대 AI, 대규모 언어 모델의 전력 소비 문제 . 83
03 초거대 AI, 대규모 언어 모델의 자본주의 . 87



PART 4 대규모 언어 모델의 시작

01 대규모 언어 모델의 시조새 구글 트랜스포머 모델 . 101
02 트랜스포머 모델의 자손 GPT, BERT . 106
03 대규모 언어 모델이란 무엇인가? . 108
04 대규모 언어 모델은 언어 문제에만 쓰인다는 오해 . 112
05 시계열 예측에도 유용한 대규모 언어 모델 . 116



PART 5 전이 학습과 RAG

01 잘 아는 척하는 신입 사원 . 121
02 현장 실습, 전이 학습 . 124
03 정해진 매뉴얼 안에서만 답하기, RAG . 128
04 기계학습과 대규모 언어 모델 비교 . 131



PART 6 대규모 언어 모델 사용의 의미

01 대규모 언어 모델 사용의 효용성 . 141
02 대규모 언어 모델에 의존한 주니어들의 미래 . 143
03 갈릴레이와 대규모 언어 모델 . 147



PART 7 대규모 언어 모델을 어떻게 활용해야 하는가?

01 대규모 언어 모델은 언제 필요한가? . 155
02 대규모 언어 모델을 어떻게 활용해야 하는가? . 162
03 대규모 언어 모델의 미래 . 179


에필로그 : 생성형 AI가 만드는 미래-우리가 알아야 할 것들 . 186


참고문헌 . 190

컴퓨터, 인터넷, 스마트폰, 카카오톡 등의 메신저, 동영상 플랫폼, SNS, 넷플릭스 등의 OTT 서비스가 나타나기 전과 후의 세상이 완전히 다른 것은 아니다. 지금 이 기술과 서비스들을 이용하지 않는 사람들도 있고, 이를 이용하지 않는다고 해서 많은 일들이 불가능한 것은 아니다. 하지만 이 기술과 서비스에 자주 노출되고 사용하면서 자연스럽게 익숙해지면 좀 더 편리해지는 일들이 생긴다. 생성형 AI도 작정하고 긴 시간 동안 배워야 하는 매우 거창하고 어려운 기술이라고 생각하기보다는 우리가 그동안 자연스럽게 받아들였던 기술과 서비스들 중 하나일 뿐이라고 생각하고 접근하는 것이 좋다.

챗GPT와 기존 AI 서비스들의 근본적인 차이는 챗GPT의 경우 채팅창에서 사용자의 질문을 받은 후 이 질문에 맞는 답변을 생성할 때 대규모 언어 모델이라는 AI 기술을 활용한다는 것이다. 우리가 통칭해서 생성형 AI라고 부르고 있는 AI 기술 또는 서비스의 본질은 대규모 언어 모델이다.