*이 글은 외부 필자인

성원용님의 기고입니다.

챗지피티(ChatGPT)와 같은

생성형 언어모델 언어모델이 출시되면서

많은 인공신경망 응용이 생겨나고 있습니다.

인공신경망에 대해 정식으로 배운 적도 없고

모델 훈련 경험이 없는데

새로운 응용 개발에 도전할 수 있을까 하는

의문이 들 수 있습니다.

오늘은 생성형 언어모델이 생기면서

어떻게 인공신경망 응용을 개발하는 방법이

달라졌는가에 대해 설명하겠습니다.

인공신경망 개발 방법은

크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.

첫 번째는 전용모델(Custom Model)을

이용하는 방법으로

어떤 특정 기능을 효과적으로 수행할 수 있도록

구조를 설계하고 또 훈련하는 방법입니다.

두 번째는 사전학습모델(Pre-trained Model)을

이용하는 방법으로

대표적으로 몇 년 전에 자주 듣던

BERT 가 사전학습모델입니다.

BERT는 많은 텍스트 데이터를 이용하여

범용 목적으로 훈련된

트랜스포머(Transformer) 모델입니다만,

그 자체로 어떤 문제해결을 위한

응용이 되지는 않습니다.

대개 다른 응용 개발에

디딤돌이 되는 모델입니다.

세 번째로 요즘 유행인

생성형 언어모델 (Generative Language Model)을

이용하는 방법입니다.

이제 각각의 AI 응용개발 방법에 대해

설명하겠습니다.

전용모델

첫째로 전용모델(Custom Model)입니다.

전용모델은 특정 응용을 위해서 개발된 것으로

다른 목적으로는 쓸 수가 없습니다.

AI 가격이 엄청난 속도로 저렴해지는 트렌드는 지속될 것입니다