네야의 IT 블로그

1. 생성 AI(Generative AI)란?생성 AI는 컴퓨터가 스스로 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터(이미지, 텍스트, 영상 등)를 생성해내는 기술입니다. 주어진 데이터를 학습해 특징을 파악하고, 이를 기반으로 전에 없던 데이터를 만들어냅니다.예를 들어, 다음과 같은 일들이 가능합니다:텍스트를 입력하면 이미지를 만드는 것(Text-to-Image)이미지를 입력하면 다른 이미지나 동영상을 만들어 내는 것(Image-to-Video)텍스트 설명만으로 동영상을 만들어 내는 것(Text-to-Video)2. AI가 영상을 어떻게 만들 수 있을까?AI가 영상 제작에 쓰일 때는 보통 다음의 원리 중 하나를 이용합니다:(1) GAN (Generative Adversarial Networks, 생성적 적대 신..

아직 AI를 본격적으로 접해본 적은 없지만 관심은 많은 분들이라면, 이번 소식이 꽤 흥미로울 겁니다. 바로 엘론 머스크(Elon Musk)가 이끄는 인공지능(AI) 기업, xAI의 챗봇 ‘Grok’ 소식인데요. 현재 xAI가 iOS 전용 독립 앱을 테스트 중이라는 소식이 전해지며 AI 업계가 다시 한 번 주목하고 있습니다. 이번 글에서는 AI에 대해 잘 모르시는 분들도 쉽게 이해할 수 있도록, Grok이라는 챗봇이 어떤 특징을 갖고 있는지, 그리고 왜 주목할 만한지 자세하게 살펴보겠습니다.1. xAI와 Grok, 왜 주목해야 할까?1) xAI는 어떤 회사인가요?xAI는 테슬라, 스페이스X의 창업자이자 전(前) 트위터(X)의 오너였던 엘론 머스크가 설립한 인공지능 회사예요. 머스크는 그동안 자율주행차, 우..

구글의 최고경영자(CEO) 순다 피차이(Sundar Pichai)가 최근 임직원을 대상으로 진행한 2025년 전략 회의에서 “우리는 지금 혁신의 갈림길에 서 있으며, 내년에 큰 변화를 일으켜야 한다”고 강조했습니다. 이 회의는 12월 18일 미국 캘리포니아 마운틴뷰 구글 본사에서 진행되었으며, 일부 직원들은 현장에서, 나머지는 온라인으로 참석했습니다. 피차이와 주요 임원들은 ‘어글리 홀리데이 스웨터’를 입고 회의에 등장해 다소 캐주얼한 분위기를 만들었지만, 회의 내용만큼은 심각하고 긴장감이 감돌았습니다.치열해지는 경쟁과 규제 압박피차이는 2025년이 “크리티컬(critical)한 해”가 될 것이라고 말하며, 구글이 직면한 도전 과제로 △AI 혁신 경쟁 △글로벌 규제 압박 △기존 주력 사업의 성장 둔화 가..

배경최근 한 글에서 흥미로운 가설을 제시한 내용을 접했습니다. 해당 글에서는 글로벌 시스템 통합 업체(SI)의 비(非)IT 부서의 젊은 인재들을 대상으로 한 질문에서 시작됩니다. 질문은 다음과 같았습니다:“비IT 부서에 속한 젊은 인재들이 IT 부서, 특히 오프쇼어 딜리버리 센터의 동료들보다 최고 경영진(MD) 자리에 오를 가능성이 더 높다고 생각하나요?”이 질문에 대해 비IT 부서의 인재들은 망설임 없이 “네”라고 대답했다고 합니다. 이를 통해 글의 저자는 “IT 직업이 지식 경제에서 블루칼라 직업이 되었다”는 가설을 확인하게 되었고, 데이터 과학자들 또한 동일한 방향으로 나아가고 있을 가능성이 높다고 주장합니다. 이 글에서는 이러한 주장의 맥락과 그 근거를 살펴보고자 합니다.인력 피라미드우선, “블루..

Stable Diffusion 모델과 Fine-Tuning 방법Stable Diffusion (SD) 모델은 텍스트 프롬프트를 기반으로 고품질 이미지를 생성하는 딥러닝 기반 확산 모델입니다. 주로 Latent Diffusion이라는 기술을 바탕으로 하며, 텍스트에서 이미지로의 매핑을 학습한 후 Latent Space(잠재 공간)에서 이미지 생성 작업을 수행합니다. 이를 통해 높은 해상도와 디테일을 유지하면서도 효율적인 이미지 생성을 가능하게 합니다. Stable Diffusion은 미술, 일러스트, 사진 생성과 같은 다양한 분야에서 사용되며, 이를 보다 맞춤화된 방식으로 활용하기 위해 Fine-Tuning (파인 튜닝)이 종종 필요합니다.Stable Diffusion 파인 튜닝이란?Fine-Tuning은..

Stable Diffusion 모델과 Fine-Tuning 방법Stable Diffusion (SD) 모델은 텍스트 프롬프트를 기반으로 고품질 이미지를 생성하는 딥러닝 기반 확산 모델입니다. 주로 Latent Diffusion이라는 기술을 바탕으로 하며, 텍스트에서 이미지로의 매핑을 학습한 후 Latent Space(잠재 공간)에서 이미지 생성 작업을 수행합니다. 이를 통해 높은 해상도와 디테일을 유지하면서도 효율적인 이미지 생성을 가능하게 합니다. Stable Diffusion은 미술, 일러스트, 사진 생성과 같은 다양한 분야에서 사용되며, 이를 보다 맞춤화된 방식으로 활용하기 위해 Fine-Tuning (파인 튜닝)이 종종 필요합니다.Stable Diffusion 파인 튜닝이란?Fine-Tuning은..

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어(자연어)를 이해하고 생성하며 처리할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. NLP는 음성 인식, 텍스트 분석, 기계 번역, 챗봇 개발 등 다양한 분야에서 활용되며, 우리의 일상과 업무를 혁신적으로 변화시키고 있습니다.1. NLP의 주요 목표NLP의 궁극적인 목표는 다음과 같습니다:언어 이해(Language Understanding)사람이 작성한 텍스트나 말소리를 분석하여 그 의미를 이해하는 것.예: 이메일 분류, 감정 분석, 질문 응답 시스템.언어 생성(Language Generation)사람처럼 자연스러운 언어로 텍스트를 생성하는 것.예: 챗봇, 텍스트 요약, 콘텐츠 생성.2. NLP의 주요 구성..

Transformer는 자연어 처리(NLP) 및 다양한 딥러닝 분야에서 혁신을 가져온 모델로, 2017년 Google의 연구팀이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. 이 모델은 기존의 RNN(Recurrent Neural Network) 및 CNN(Convolutional Neural Network)과는 다른 접근 방식을 통해 성능과 효율성을 크게 개선했습니다.1. Transformer의 핵심 개념1.1. Attention MechanismTransformer의 핵심은 어텐션 메커니즘입니다. 이는 입력 데이터의 모든 요소가 서로의 중요도를 계산해 작업에 필요한 정보에만 집중할 수 있도록 돕습니다. 특히, Transformer에서는 Self-Attentio..

LLM(대규모 언어 모델, Large Language Model)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 사람과 유사하게 텍스트를 생성하거나 이해하는 인공지능(AI) 모델을 의미합니다. 이 모델은 자연어 처리(NLP) 기술의 핵심 요소로, 인간의 언어를 이해하고 응답을 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. LLM은 기본적으로 딥러닝 기술을 기반으로 하며, 텍스트 데이터를 통해 언어의 패턴과 의미를 학습합니다. 이 과정에서 트랜스포머(Transformer)라는 신경망 구조가 주로 사용되며, 이를 통해 모델은 문맥을 고려하여 더 정교하고 자연스러운 언어 생성이 가능합니다.LLM의 주요 특징대규모 데이터 학습LLM은 수백억에서 수조 개의 매개변수를 포함하며, 대규모의 텍스트 데이터를 학습해 언어의 다양한 패턴과..

최근 몇 년간 인공지능(AI)은 창의성의 새로운 시대를 열었고, 그 중심에는 Stable Diffusion이 있습니다. 이 혁신적인 기술은 이미지 생성의 패러다임을 바꾸며 상상력과 예술의 한계를 확장시켰습니다. 하지만 Stable Diffusion이란 무엇이며, 왜 기술 및 예술 분야에서 주목받고 있을까요?Stable Diffusion이란?Stable Diffusion은 간단한 텍스트 입력만으로 고품질의 이미지를 생성할 수 있는 AI 기반 이미지 생성 모델입니다. 기존의 이미지 생성 방식이 수작업 디자인이나 사진 촬영에 의존했다면, Stable Diffusion은 기계 학습을 통해 단어를 시각적 걸작으로 변환합니다.이 기술은 Stability AI와 연구진의 협업을 통해 개발되었으며, 고급 이미지 생성 ..