많은 사람들이 ChatGPT를 처음 써보면 이렇게 말합니다. “진짜 사람 같아!” 그렇다면, 어떻게 AI가 사람처럼 자연스럽게 말할 수 있을까요? 그 중심에는 바로 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)라는 기술이 있습니다. 이 글에서는 RLHF가 무엇인지, 어떻게 작동하며 왜 중요한지를 전문지식 없이도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해드릴게요.✅ RLHF란 무엇인가요?RLHF는 “사람의 피드백을 바탕으로 인공지능을 훈련시키는 방식”입니다. AI가 생성한 여러 답변 중 어떤 것이 더 좋은지, 사람이 직접 평가하고 그 결과를 AI가 학습하게 하는 구조예요.이 방식은 기존의 단순한 데이터 학습과는 달리, “사람이 진짜 원하는 답변”에 가까워지도록 도와줍니다.✅ 작..

요즘 AI에 대해 이야기할 때 “GPT”라는 단어를 많이 들어보셨을 거예요. GPT는 OpenAI에서 개발한 언어 생성 인공지능 시리즈로, 단순한 문장 예측을 넘어 사람처럼 대화하고 글을 쓰는 수준까지 발전해왔습니다. 이 글에서는 GPT 시리즈의 시작부터 지금까지의 발전 과정을 버전별 특징과 함께 쉽게 정리해드립니다.✅ GPT란 무엇인가요?GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 새로운 문장을 생성할 수 있는 AI입니다. 기본 구조는 “Transformer”라는 딥러닝 모델을 기반으로 하며, 사람처럼 문장을 예측하고 이어 쓰는 능력이 특징이에요.✅ GPT 시리즈 버전별 특징버전출시 시기특징GPT-12018논문용 연구 모델. 1.17..

AI가 가짜 이미지를 실제처럼 만드는 기술, 들어본 적 있으신가요? 요즘 딥페이크 영상, 가짜 인물 사진 생성 같은 기술 뒤에는 바로 GAN(Generative Adversarial Network)이라는 인공지능 구조가 있습니다. 이 글에서는 GAN이란 무엇인지, 어떤 원리로 작동하며 왜 주목받는 기술인지를 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해드릴게요.✅ GAN이란 무엇인가요?GAN은 Generative Adversarial Network의 줄임말로, ‘생성자(Generator)’와 ‘판별자(Discriminator)’라는 두 AI 모델이 서로 경쟁하면서 학습하는 구조입니다.- 생성자는 진짜 같은 가짜 데이터를 만들어내고, - 판별자는 이게 진짜인지 가짜인지 구분하려고 하죠. 두 모델이 서로 발전하면..

자연어처리(NLP)에서 가장 기본이자 핵심이 되는 작업은 단어를 숫자로 바꾸는 것입니다. 왜냐하면 AI는 문장을 바로 이해하지 못하고, 모든 걸 수치로 바꿔야 처리할 수 있기 때문이죠. 이때 자주 쓰이는 대표적인 기법이 Word2Vec과 FastText입니다. 두 방법 모두 단어를 벡터(숫자)로 변환해주는 모델이지만, 구조와 표현력에서 분명한 차이가 있어요. 이 글에서는 Word2Vec과 FastText의 차이를 쉽게 설명해드릴게요.✅ Word2Vec이란?Word2Vec은 단어 간의 관계를 수치로 표현하는 방법으로, 비슷한 의미를 가진 단어들이 비슷한 숫자 벡터를 갖도록 훈련됩니다.예를 들어 "king", "queen", "man", "woman" 등의 단어 관계를 학습한 후, king - man + w..

최근 인공지능 분야에서 가장 많이 언급되는 키워드 중 하나가 바로 트랜스포머(Transformer)입니다. BERT, GPT, ChatGPT, Claude, Gemini 등 우리가 자주 듣는 최신 AI 모델들 대부분이 이 구조를 기반으로 만들어졌죠. 하지만 "트랜스포머가 뭐지?"라고 물으면 쉽게 설명하긴 어렵습니다. 이 글에서는 Transformer 모델이 무엇인지, 왜 등장했으며 어떤 점에서 기존 모델과 다른지를 쉽고 직관적인 방식으로 설명해드릴게요.✅ Transformer 모델이란?Transformer는 2017년 구글에서 발표한 딥러닝 구조로, 기존의 RNN이나 LSTM처럼 순서에 따라 데이터를 처리하지 않고, 한 번에 전체 문장을 바라보며 관계(의미)를 파악하는 방식입니다.기존에는 앞에서부터 순서..