1. Generative AI 소개
구글 생성형 AI 소개부터 실습까지 해봅시다~
기초부터 하나씩 이해해 봅시다~
내용
1. Generative AI 소개
2. LLM 소개
3. Responsible AI Generative AI 소개
4. Generative AI with Vertex AI
5. Generative AI Studio 시작
6. Gemini API 및 Python SDK 시작
7.Prompt Design in Vertex AI
8. 생성형 AI 스튜디오 소개
9. Gemini-멀티모달
10. Gemini - Multimodal Retail
1. Generative AI 소개
생성형 AI는 일종의 인공지능 기술로 텍스트, 이미지, 오디오, 합성 데이터 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
<1> AI와 머신러닝의 차이점
<2> 생성형 AI 소개
<3> 사용법
<1> AI와 머신러닝의 차이점
1
AI는 컴퓨터 공학의 한 분야로 자율적으로 추론하고 학습하며 행동할 수 있는 시스템인 인텔리전스 에이전트의 생성을 다룹니다.
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머신러닝이라는 AI의 하위 분야가 있습니다.
머신러닝은 입력 데이터로 모델을 학습시키는 프로그램 또는 시스템입니다.
<2> 생성형 AI 소개
1
생성형 AI는 딥 러닝의 하위 집합으로 인공 신경망을 사용하고 지도, 비지도 및 준지도 방법을 사용하여 라벨이 지정된 데이터와 지정되지 않은 데이터를 처리 가능합니다.
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생성형 AI 프로세스는 학습 코드, 모든 데이터 유형의 라벨이 지정된 데이터와 지정되지 않은 데이터를 가져와서 기반 모델을 빌드할 수 있습니다.
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생성형 AI는 인공지능의 일종으로 기존 콘텐츠에서 학습한 내용을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
기존 콘텐츠로부터 배우는 과정을 학습이라고 하며 그 결과로 프롬프트가 제공되면 통계 모델을 생성합니다.
AI는 모델을 사용하여 예상되는 응답을 예측하고 이를 통해 새로운 콘텐츠를 생성합니다
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할루시네이션이란 모델이 생성하는 무의미하거나 문법적으로 잘못된 단어나 문구입니다.
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데이터를 기준으로 한 입력 유형의 예시를 보여드렸는데 그와 관련된 모델 유형
Text-to-text 모델은 자연어 입력을 가져와 텍스트 출력을 생성합니다.
Text-to-image 모델은 각각 짧은 텍스트 설명이 달린 대규모 이미지 세트를 학습합니다.
Text-to-video와 text-to-3D입니다 Text-to-video 모델의 목표는 텍스트 입력에서 동영상 표현을 생성하는 것입니다.
Text-to-task 모델은 텍스트 입력을 기반으로 정의된 태스크나 작업을 수행하도록 학습됩니다.
예를 들어 text-to-task 모델은 웹 UI를 탐색하거나 GUI를 통해 문서를 변경하도록 학습될 수 있습니다.
Vertex AI는 기반 모델을 포함하는 모델 가든을 제공합니다.
참고
Introducing Sora — OpenAI’s text-to-video model
https://www.youtube.com/watch?v=HK6y8DAPN_0
“문장 입력하면 영상으로”… 중국판 AI 소라 ‘비두’ 공개
https://www.youtube.com/watch?v=IDZ_Eqy7xlY
<3> 사용법
1
GenAI Studio
생성형 AI 스튜디오를 사용하면 Google Cloud의 애플리케이션에서 활용할 수 있는 생성형 AI 모델을 빠르게 탐색하고 맞춤설정할 수 있습니다.
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생성형 AI 앱 빌더를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 생성형 AI 앱을 만들 수 있습니다.
3
PaLM API를 사용하면 Google의 대규모 언어 모델과 생성형 AI 도구를 사용하여 테스트하고 실험해 볼 수 있습니다.
보다 빠르고 쉬운 프로토타입 제작을 위해 개발자는 PaLM API와 MakerSuite를 통합하고 이를 통해 그래픽 사용자 인터페이스를 사용해 API에 액세스 할 수 있습니다.
다음
https://brunch.co.kr/@topasvga/3785
감사합니다.
