AI 모델 탐색: 실용적인 가이드

인공지능 모델의 세계는 뉴스 헤드라인과 소셜 미디어에서 자주 언급되는 유명 모델들을 넘어 빠르게 확장되고 있습니다. 현재 AI 환경은 수백 개의 모델로 가득 차 있으며, 여기에는 오픈 소스 프로젝트, 독점 시스템, 그리고 Gemini, Claude, OpenAI, Grok, Deepseek와 같은 거대 기술 기업들의 모델이 포함됩니다. 이러한 모델들은 기본적으로 방대한 데이터 세트를 기반으로 정교하게 훈련된 신경망이며, 복잡한 패턴을 인식할 수 있도록 설계되었습니다. 현재 우리는 비즈니스 애플리케이션부터 개인 지원, 창작 활동 지원에 이르기까지 다양한 목적으로 이러한 기술 발전을 활용할 수 있는 특별한 기회를 맞이하고 있습니다. 이 가이드의 목표는 AI 분야에 처음 입문하는 사람들에게 기본적인 이해를 제공하여 이 기술을 효과적으로 사용할 수 있도록 지원하는 것입니다. 단순히 AI를 기반으로 구축하는 것이 아니라, AI를 가지고 구축할 수 있도록 기본적인 개념, 실제 응용, 정확도 평가 방법을 이해하는 데 중점을 둡니다.

이 가이드에서는 다음과 같은 주요 측면을 다룰 것입니다.

• AI 모델 분류
• 특정 작업에 맞는 모델 선택
• 모델 명명 규칙 이해
• 모델 정확도 성능 평가
• 벤치마크 참조 활용

모든 가능한 작업을 처리할 수 있는 단일하고 보편적인 AI 모델은 존재하지 않는다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 대신, 다양한 모델은 특정 애플리케이션에 맞게 조정됩니다.

AI 모델의 분류

AI 모델은 크게 네 가지 주요 범주로 분류할 수 있습니다.

• 순수 언어 처리 (일반)
• 생성 모델 (이미지, 비디오, 오디오, 텍스트, 코드)
• 판별 모델 (컴퓨터 비전, 텍스트 분석)
• 강화 학습

많은 모델이 단일 범주를 전문으로 하지만, 다른 모델은 다양한 수준의 정확도로 다중 모드 기능을 나타냅니다. 각 모델은 특정 데이터 세트에 대해 훈련을 거쳐 해당 데이터와 관련된 작업을 수행할 수 있습니다. 다음 목록은 각 범주와 관련된 일반적인 작업을 간략하게 설명합니다.

순수 언어 처리

이 범주는 토큰화 및 통계 모델을 사용하여 컴퓨터가 인간의 언어를 해석, 이해 및 생성할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 챗봇은 대표적인 예이며, “Generative Pre-trained Transformer”의 약자인 ChatGPT가 대표적인 예입니다. 이러한 모델의 대부분은 사전 훈련된 Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다. 이러한 모델은 인간 언어의 맥락, 뉘앙스 및 미묘한 차이를 이해하는 데 뛰어나므로 자연어 상호 작용이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 다음과 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

• 감성 분석: 텍스트의 감정적 어조를 파악하여 고객 피드백을 이해하거나 여론을 측정하는 데 유용합니다.
• 텍스트 요약: 많은 양의 텍스트를 더 짧고 관리하기 쉬운 요약으로 압축하여 정보 처리 시간을 절약합니다.
• 기계 번역: 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 자동 번역하여 언어 장벽을 넘어 의사 소통을 촉진합니다.
• 질의 응답: 자연어로 제기된 질문에 대한 답변을 제공하여 사용자가 정보에 빠르고 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
• 콘텐츠 생성: 기사, 블로그 게시물 또는 소셜 미디어 업데이트와 같은 독창적인 텍스트 콘텐츠를 만듭니다.

순수 언어 처리 모델의 기본 기술은 언어의 구조와 의미를 분석하는 복잡한 알고리즘을 포함합니다. 이러한 알고리즘은 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트에서 학습하여 단어와 구문 간의 패턴과 관계를 식별합니다. 그런 다음 모델은 이 지식을 사용하여 새로운 텍스트를 생성하거나 기존 텍스트의 의미를 이해합니다.

생성 모델

이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 및 코드를 생성하는 모델을 포함한 생성 모델은 종종 적대적 생성 신경망 (GAN)을 활용합니다. GAN은 생성기와 판별기라는 두 개의 하위 모델로 구성됩니다. 이러한 모델은 훈련받은 광범위한 데이터를 기반으로 사실적인 이미지, 오디오, 텍스트 및 코드를 생성할 수 있습니다. 안정적인 확산은 이미지 및 비디오를 생성하는 일반적인 기술입니다. 이러한 모델은 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.

• 이미지 생성: 텍스트 설명 또는 기타 입력을 기반으로 사실적이거나 예술적인 이미지를 만듭니다.
• 비디오 생성: 텍스트 프롬프트 또는 기타 입력을 기반으로 짧은 비디오를 생성합니다.
• 오디오 생성: 텍스트 설명 또는 기타 입력을 기반으로 음악, 음성 또는 기타 유형의 오디오를 생성합니다.
• 텍스트 생성: 시, 스크립트 또는 코드와 같은 독창적인 텍스트 콘텐츠를 만듭니다.
• 코드 생성: 원하는 기능에 대한 자연어 설명을 기반으로 코드를 자동으로 생성합니다.

GAN의 생성기 하위 모델은 새로운 데이터 샘플을 생성하는 역할을 담당하고, 판별기 하위 모델은 실제 데이터 샘플과 생성기가 생성한 샘플을 구별하려고 시도합니다. 두 하위 모델은 적대적인 방식으로 훈련되며, 생성기는 판별기를 속이려고 하고 판별기는 실제 데이터 샘플을 올바르게 식별하려고 합니다. 이 과정을 통해 생성기는 현실적인 데이터 샘플을 생성하는 데 점점 더 능숙해집니다.

판별 모델

컴퓨터 비전 및 텍스트 분석에 사용되는 판별 모델은 의사 결정을 위해 데이터 세트에서 고유한 클래스를 학습하도록 설계된 알고리즘을 사용합니다. 예로는 감성 분석, 광학 문자 인식 (OCR) 및 이미지 분류가 있습니다. 이러한 모델은 다양한 데이터 범주를 구별하도록 설계되어 광범위한 응용 분야에 유용합니다. 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.

• 이미지 분류: 이미지에 존재하는 객체 또는 장면을 식별합니다.
• 객체 감지: 이미지 또는 비디오 내에서 특정 객체를 찾고 식별합니다.
• 감성 분석: 텍스트의 감정적 어조를 파악합니다.
• 광학 문자 인식 (OCR): 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환합니다.
• 사기 탐지: 사기성 거래 또는 활동을 식별합니다.

판별 모델에 사용되는 알고리즘은 서로 다른 데이터 클래스를 구별하는 데 가장 중요한 기능을 식별하도록 학습합니다. 이러한 기능을 사용하여 새로운 데이터 샘플을 정확하게 분류할 수 있는 모델을 만들 수 있습니다.

강화 학습

강화 학습 모델은 로봇 공학, 게임 및 자율 주행과 같이 목표 지향적인 결과를 얻기 위해 시행착오 방법과 인간 입력을 사용합니다. 이 접근 방식은 에이전트가 보상을 극대화하기 위해 환경에서 결정을 내리는 방법을 학습하는 것을 포함합니다. 에이전트는 보상 또는 페널티 형태로 피드백을 받으며, 이를 사용하여 행동을 조정합니다. 이 과정을 통해 에이전트는 목표 달성을 위한 최적의 전략을 학습할 수 있습니다. 강화 학습은 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.

• 로봇 공학: 걷기, 물체 잡기 또는 환경 탐색과 같은 복잡한 작업을 수행하도록 로봇을 훈련합니다.
• 게임: 높은 수준에서 게임을 할 수 있는 AI 에이전트를 개발합니다.
• 자율 주행: 도로를 탐색하고 장애물을 피하도록 자율 주행 자동차를 훈련합니다.
• 자원 관리: 에너지 또는 대역폭과 같은 자원 할당을 최적화합니다.
• 개인화된 추천: 과거 행동을 기반으로 사용자에게 개인화된 추천을 제공합니다.

시행착오 과정을 통해 에이전트는 다양한 전략을 탐색하고 가장 효과적인 전략을 학습할 수 있습니다. 보상 및 페널티를 사용하면 에이전트가 최적의 행동을 향해 나아가도록 안내하는 피드백이 제공됩니다.

모델 명명 규칙 이해

다양한 유형의 AI 모델과 해당 작업을 이해했다면, 다음 단계는 품질과 성능을 평가하는 것입니다. 이는 모델 이름 지정 방법을 이해하는 것부터 시작합니다. AI 모델 이름 지정에 대한 공식적인 규칙은 없지만, 인기 있는 모델은 일반적으로 단순한 이름 뒤에 버전 번호가 붙습니다 (예: ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #).

더 작고 오픈 소스이며 작업별 모델은 종종 더 자세한 이름을 갖습니다. huggingface.co와 같은 플랫폼에서 자주 볼 수 있는 이러한 이름에는 일반적으로 조직 이름, 모델 이름, 매개변수 크기 및 컨텍스트 크기가 포함됩니다.

다음은 이를 설명하는 몇 가지 예입니다.

MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053

• Mistralai: 모델 개발을 담당하는 조직입니다.
• Mistral-small: 모델 자체의 이름입니다.
• 3.1: 모델의 버전 번호입니다.
• 24b-instruct: 모델이 240억 개의 데이터 포인트에 대해 훈련되었으며 지침 준수 작업을 위해 설계되었음을 나타내는 매개변수 개수입니다.
• 2053: 모델이 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양을 나타내는 컨텍스트 크기 또는 토큰 개수입니다.

Google/Gemma-3-27b

• Google: 모델을 만든 조직입니다.
• Gemma: 모델의 이름입니다.
• 3: 버전 번호입니다.
• 27b: 모델이 270억 개의 데이터 포인트에 대해 훈련되었음을 나타내는 매개변수 크기입니다.

주요 고려 사항

명명 규칙을 이해하면 모델의 기능과 의도된 사용에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 조직 이름은 모델의 출처와 신뢰도를 나타냅니다. 모델 이름은 동일한 조직에서 개발한 서로 다른 모델을 구별하는 데 도움이 됩니다. 버전 번호는 개발 및 개선 수준을 나타냅니다. 매개변수 크기는 모델의 복잡성과 학습 용량에 대한 대략적인 지표를 제공합니다. 컨텍스트 크기는 모델이 효과적으로 처리할 수 있는 입력 길이를 결정합니다.

접할 수 있는 추가 세부 정보에는 비트 단위의 양자화 형식이 포함됩니다. 양자화 형식이 높을수록 모델을 작동하는 데 더 많은 RAM과 컴퓨터 저장 공간이 필요합니다. 양자화 형식은 종종 4, 6, 8 및 16과 같은 부동 소수점 표기법으로 표시됩니다. GPTQ, NF4 및 GGML과 같은 다른 형식은 특정 {하드웨어} 구성에 대한 사용법을 나타냅니다.

• 양자화: 이는 모델의 매개변수를 나타내는 데 사용되는 숫자의 정밀도를 줄이는 기술을 의미합니다. 이렇게 하면 모델의 크기와 메모리 공간을 크게 줄여 리소스가 제한된 장치에 배포하기가 더 쉬워집니다. 그러나 양자화로 인해 정확도가 약간 감소할 수도 있습니다.

• 하드웨어 고려 사항: 다양한 하드웨어 구성이 다양한 양자화 형식에 더 적합할 수 있습니다. 예를 들어 일부 하드웨어는 4비트 양자화에 최적화될 수 있는 반면, 다른 하드웨어는 8비트 또는 16비트 양자화에 더 적합할 수 있습니다.

모델 정확도 평가

새 모델 출시에 대한 뉴스 헤드라인은 흥미롭지만, 주장된 성능 결과에 주의해서 접근하는 것이 중요합니다. AI 성능 환경은 매우 경쟁적이며, 기업은 때때로 마케팅 목적으로 성능 수치를 부풀립니다. 모델 품질을 평가하는 더 신뢰할 수 있는 방법은 표준화된 테스트에서 점수와 순위표를 확인하는 것입니다.

여러 테스트가 표준화되었다고 주장하지만, 이러한 시스템의 “블랙 박스” 특성과 관련된 수많은 변수 때문에 AI 모델을 평가하는 것은 여전히 어렵습니다. 가장 신뢰할 수 있는 접근 방식은 AI의 응답과 출력을 사실 및 과학적 출처와 비교하여 확인하는 것입니다.

순위표 웹사이트는 투표 및 신뢰 구간 점수 (종종 백분율로 표시됨)를 사용하여 정렬 가능한 순위를 제공합니다. 일반적인 벤치마크에는 AI 모델에 질문을 입력하고 응답의 정확도를 측정하는 것이 포함됩니다. 이러한 벤치마크에는 다음이 포함됩니다.

• AI2 추론 챌린지 (ARC)
• HellaSwag
• MMLU (대규모 다중 작업 언어 이해)
• TruthfulQA
• Winogrande
• GSM8K
• HumanEval

벤치마크 설명

• AI2 추론 챌린지 (ARC): 초등학생을 위해 설계된 7787개의 객관식 과학 문제 세트입니다. 이 벤치마크는 과학적 개념에 대해 추론하고 문제를 해결하는 모델의 능력을 테스트합니다.

• HellaSwag: 문장 완성 연습을 통해 상식적 추론을 평가하는 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 문장의 맥락을 이해하고 가장 논리적인 결론을 선택하도록 모델에 도전합니다.

• MMLU (대규모 다중 작업 언어 이해): 이 벤치마크는 광범위한 언어 이해를 요구하는 광범위한 작업에서 문제를 해결하는 모델의 능력을 테스트합니다. 작업은 수학, 역사, 과학 및 법률을 포함한 다양한 주제를 다룹니다.

• TruthfulQA: 이 벤치마크는 모델의 진실성을 평가하고, 허위 진술에 페널티를 부과하고 “확실하지 않습니다”와 같은 회피적인 답변을 억제합니다. 이 벤치마크는 모델이 정확하고 정직한 응답을 제공하도록 장려합니다.

• Winogrande: 트리거 단어를 기반으로 다른 거의 동일한 두 문장을 특징으로 하는 Winograd 스키마를 기반으로 한 챌린지입니다. 이 벤치마크는 의미의 미묘한 차이를 이해하고 모호성을 해결하는 모델의 능력을 테스트합니다.

• GSM8K: 8,000개의 초등학교 수학 질문 데이터 세트입니다. 이 벤치마크는 수학 문제를 해결하고 계산을 수행하는 모델의 능력을 테스트합니다.

• HumanEval: 이 벤치마크는 164개의 챌린지에 대한 응답으로 올바른 Python 코드를 생성하는 모델의 능력을 측정합니다. 이 벤치마크는 모델의 코딩 기술과 프로그래밍 개념을 이해하고 구현하는 능력을 테스트합니다.

이러한 벤치마크를 신중하게 조사하고 AI의 응답을 사실 출처와 비교하여 확인함으로써 모델의 기능과 한계에 대한 보다 정확한 이해를 얻을 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 특정 요구 사항에 가장 적합한 모델에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.