생성형 AI 사용 사례 및 정의

생성형 AI는 빠르게 발전해 왔으며 앞으로도 계속 변화할 것입니다. 마르코프 체인과 RNN 같은 초기 모델은 기반을 마련했지만 미묘하고 일관된 출력을 생성하는 데 어려움을 겪는 경우가 많았습니다. 이후 생성적 적대 신경망(GAN)이 등장하면서 이미지 생성의 한계를 뛰어넘고 놀라울 정도로 사실적인 시각적 결과물을 만들어 냈습니다. 그러나 GAN에는 안정성 문제가 발생하는 등 몇 가지 과제가 있었습니다.

BERT와 GPT 같은 Transformer 기반 모델의 도입은 종종 전환점으로 여겨집니다. 이러한 모델은 자연어 처리(NLP)에 혁신을 가져왔으며, 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 전례 없는 능력을 보여주었습니다. 이러한 성공을 바탕으로 GPT-2와 GPT-3는 생성형 AI의 엄청난 잠재력을 더욱 잘 보여주었으며, 인상적인 텍스트 생성 기능으로 전 세계를 사로잡았습니다.

한편, 변분 자동 인코더(VAE)와 확산 모델은 이미지 합성 분야에서 큰 발전을 이루어 창작 애플리케이션을 위한 새로운 가능성을 열었습니다. 생성형 AI가 계속 발전함에 따라 효율성 향상, 해석 가능성 개선, 윤리적 고려사항 해결에 중점을 둔 연구가 진행되면서 미래에는 엄청난 가능성이 열릴 것으로 기대됩니다.

Vertex AI를 사용하면 ML 전문 지식 없이도 Gemini를 포함한 기반 모델과 상호작용하고 이를 맞춤설정하고 임베딩할 수 있습니다. Model Garden에서 파운데이션 모델에 액세스하고, Vertex AI Studio에서 간단한 UI를 통해 모델을 조정하거나, 데이터 과학 노트북에서 모델을 사용할 수 있습니다.

Vertex AI Agent Builder는 개발자가 생성형 AI 기반 검색엔진과 AI 에이전트를 빌드할 수 있는 가장 빠른 방법을 제공합니다. 

또한 Google Cloud를 위한 Gemini는 상시 사용 가능한 AI 공동작업 도구로, 기술 수준에 상관없이 모든 사용자에게 필요한 도움을 제공합니다.