[활동2] 생성형 인공지능 원리 알아보기 - 텍스트
생성형 인공지능 알아보기 - 텍스트
다음은 LLM에 대해 알아봅시다. LLM이란 Large Language Model의 약자로, 대규모 언어 모델을 뜻합니다. 컴퓨터가 컴퓨터 언어뿐만 아니라 인간의 언어를 이해하도록 만들어진 인공지능이죠. 요즘 많이 이용하는 챗 GPT, 네이버의 큐처럼 질문에 대한 답을 창의적으로 생성하는 서비스가 여기에 해당됩니다. LLM은 어떻게 인간의 언어를 알아듣고 글을 쓸 수 있을까요?
LLM이란 언어 모델은 대규모 텍스트 데이터를 사용해 언어를 학습합니다. 이를 사전학습이라고 합니다. 인공지능 모델이 일반적인 언어를 이해할 수 있도록 하는 과정입니다. 이때 활용되는 구조를 트랜스포머 구조라고 해요. 떡볶이를 요리하기 위해 시중의 모든 요리책을 보면서 공부하는 것처럼 인터넷에 있는 모든 자료를 학습합니다. 내가 학교 영어 기말고사를 준비하기 위해 시중의 영어 원서를 읽고, 자막 없이 미국 영화나 드라마를 막 보는 것과 비슷합니다.
이후 LLM은 언어를 학습하는 과정에서 번역, 요약 등 목적에 적합한 모델을 만들기 위해 파인 튜닝이라는 과정을 거칩니다. 목적에 관련된 작은 규모의 데이터셋을 활용해 모델을 더 특화시키는 거죠. 떡볶이를 요리하는 법을 배우기 위해 분식집 사장님이 요리하는 법을 배우는 것과 유사합니다. 이는 학교 영어 기말고사를 준비하기 위해 작년 우리 학교 기출문제를 찾아본다거나, 시험 대비를 해주는 학원이나 인터넷 강의를 듣는 것과 비슷합니다.
목적을 가지고 데이터를 선별해 학습하는 것입니다.이렇게 언어를 처리해주는 인공지능은 우리에게 어떤 편리함을 가져다줄까요? 클로바 노트를 활용해 옆자리 친구와 자기소개를 나눠봅시다. 인공지능이 우리의 얘기를 얼마나 잘 듣고, 정리해주는지 살펴봅시다. 활동은 이렇게 7단계로 진행됩니다.
[관련 자료]
- 클로바 노트, https://clovanote.naver.com/
[수업활동 tip]
1) 클로바 노트는 로그인이 필요하므로 사전에 네이버 계정 등을 이용해 로그인할 수 있도록 안내합니다.
2) 스마트폰에 어플을 설치하기 어려운 환경인 경우, 컴퓨터를 활용하여 접속할 수 있도록 안내합니다.
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클로바 노트 어플을 다운받고, 실행합니다.
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새 노트 만들기’나 ‘+’ 버튼을 눌러 신규 노트를 만듭니다.
| 참석자의 인원에 맞게 참석자 명단을 수정한 후, 녹음 버튼을 누릅니다.
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4. 주어진 키워드를 주제로 이야기를 나눕니다. (이름 / 취미 / 좋아하는 음식 / 좋아하는 연예인) - 단, 자기소개를 하는 동안 핸드폰을 만지거나, 필기도구를 만질 수 없습니다. - 또한, 크게 얘기해서 다른 조의 활동을 방해하지 않도록 합니다. 5. 이야기를 마쳤다면 종료를 눌러 종료합니다.
| 참석자 인원을 선택하고 음성 종류는 ‘대화’를 선택한 뒤, ‘확인’을 누릅니다.
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대화 내역을 확인한 뒤, 주어진 질문에 대해 협업 보드를 활용해 답해봅시다. |
이렇게 생성형 인공지능을 사용해서 대화 내용을 정리해보니 어땠나요? LLM 기술은 어떤 편리함을 줄 수 있을까요? 이야기를 나눠봅시다.
1. LLM 기술은 어떻게 사람의 언어를 학습하고 생성할까요?
2. 생성형 인공지능을 활용해 자기소개 과정을 기록해보니 어떤 장단점이 있었나요?
3. 이러한 기술은 사회적으로 어떤 긍정적인 영향을 줄 수 있을까요?
4. 이러한 기술은 사회적으로 어떤 부정적인 영향을 줄 수 있을까요?
[수업활동 tip]
1) 창의적인 결과물을 생성하는 인공지능의 편리성과 신뢰성 문제를 함께 제시하여 인공지능의 양면성을 인지할 수 있도록 합니다.