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 ..

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..

텍스트, 음성, 시계열 데이터처럼 시간의 흐름이 있는 데이터를 처리할 때 자주 등장하는 인공지능 모델이 있습니다. 바로 RNN(Recurrent Neural Network)과 LSTM(Long Short-Term Memory)입니다. 두 모델은 모두 순차적인 정보를 잘 처리하지만, 구조와 성능 면에서 분명한 차이를 가지고 있어요. 이 글에서는 RNN과 LSTM의 구조적 차이, 장단점, 실제 활용 분야를 쉽고 이해하기 편한 방식으로 비교해드립니다.✅ RNN이란?RNN은 순차적인 데이터를 처리하기 위해 만들어진 순환 신경망입니다. 기존의 신경망은 입력을 한 번에 처리하지만, RNN은 이전 정보(기억)를 다음 단계로 전달예를 들어, “오늘 날씨가…”라는 문장을 처리할 때, 앞 단어의 맥락을 참고해서 다음 단어..