요즘은 AI가 블로그 글도 써주고, 이메일도 대신 작성해주는 시대예요. 그 중심에는 NLG(Natural Language Generation), 즉 자연어 생성 기술이 있습니다. 그렇다면 AI는 어떻게 사람처럼 말을 만들고, 문장을 이어가며, 글을 완성할 수 있을까요? 이 글에서는 자연어 생성 모델의 작동 원리와 글쓰기 과정을 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 정리해드릴게요.✅ 자연어 생성(NLG)이란?자연어 생성은 AI가 숫자 기반 데이터를 사람이 이해할 수 있는 문장으로 바꾸는 기술입니다. 즉, AI가 스스로 문장을 만들어 “말을 하는 것”과 같은 능력을 말해요.GPT, Claude, Bing AI 등 많은 대화형 인공지능이 이 기술을 기반으로 작동하고 있어요.✅ NLG의 작동 과정입력 받기: 사용자..

“AI가 코딩도 해준다던데… 진짜야?” 네, 맞습니다. 요즘은 ChatGPT, GitHub Copilot, CodeWhisperer 같은 AI 도구들이 사람 대신 코드를 자동으로 작성해주고 있어요. 그렇다면 이런 AI는 어떻게 작동할까요? 이 글에서는 AI가 코드를 생성하는 원리와 내부 구조를 비전공자도 이해할 수 있게 쉽고 친절하게 설명해드릴게요.✅ 코드 생성 AI란?코드 생성 AI는 자연어(사람의 말)를 받아들여, 그에 맞는 프로그래밍 코드를 생성하는 인공지능입니다. 예를 들어 “버튼 클릭 시 텍스트를 출력하는 자바스크립트 코드”라고 말하면, AI가 실제 동작 가능한 코드를 바로 만들어주는 거죠.✅ 어떤 원리로 코드를 작성할 수 있을까?기본적으로 코드 생성 AI는 수많은 오픈소스 코드와 설명 문서를 ..

AI 모델에게 내가 원하는 결과를 얻기 위해 사용할 수 있는 방법은 크게 두 가지가 있어요. 바로 파인튜닝(Fine-tuning)과 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)입니다. 두 방식은 모두 “AI를 원하는 방향으로 움직이게 만드는 기술”이지만, 접근 방식과 필요한 자원이 완전히 다릅니다. 이 글에서는 두 방법의 차이점, 장단점, 선택 기준을 쉽게 비교해드릴게요.✅ 파인튜닝(Fine-tuning)이란?파인튜닝은 기존 AI 모델을 특정 작업에 맞게 재학습시키는 방법입니다. 예를 들어 GPT 모델이 일반적인 지식은 많이 알고 있지만, 특정 회사의 FAQ에 대해 잘 모르잖아요? 그럴 때 그 회사의 문서나 질문-답변 데이터를 추가로 학습시켜 해당 상황에 맞게 모델을 직접 조정하는 게 파인튜닝..

최근 인공지능 분야에서는 대형 모델을 더 적은 자원으로 빠르게 튜닝하고 사용하는 기술이 주목받고 있어요. 그중 대표적인 방식이 바로 LoRA (Low-Rank Adaptation)입니다. 이 기술은 거대한 언어모델을 일일이 전부 다시 학습하지 않고, 일부분만 가볍게 바꿔서 원하는 기능을 덧붙이는 똑똑한 방법이에요. 이 글에서는 LoRA가 무엇인지, 왜 쓰이며 어떤 장점이 있는지를 전문지식 없이도 이해할 수 있도록 쉽게 설명할게요.✅ LoRA란 무엇인가요?LoRA는 Low-Rank Adaptation of Large Language Models의 약자로, AI 모델의 핵심 가중치는 그대로 두고, 아주 작은 부품만 추가해 튜닝하는 방법이에요.즉, 기존 모델은 건드리지 않고, 학습이 필요한 부분만 얇게 덧입히..

최근 자연어처리(NLP) 분야에서 가장 혁신적인 기술 중 하나는 Attention Mechanism(어텐션 메커니즘)입니다. GPT, BERT, Transformer 같은 모델들의 핵심에도 바로 이 기술이 있죠. 어텐션은 말 그대로 “집중” 또는 “주의”를 기울이는 기술입니다. 이 글에서는 어텐션이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 인공지능에서 중요한지 비전공자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해드릴게요.✅ Attention Mechanism이란?Attention Mechanism은 AI가 문장을 처리할 때 모든 단어를 똑같이 보지 않고, 중요한 단어에 더 집중하도록 만드는 기술입니다.예를 들어 “나는 사과를 먹었는데, 그것은 달콤했다.”라는 문장에서 ‘그것’이 의미하는 것은 ‘사과’입니다. Atte..