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Few-Shot Learning과 생성형 AI의 학습 메커니즘 분석

일일 보고서 2024년 09월 18일
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목차

  1. 요약
  2. 생성형 AI와 Few-Shot Learning의 기본 개념
  3. 생성형 AI의 학습 메커니즘
  4. Few-Shot Learning을 통한 효과적 학습
  5. 인간의 학습 메커니즘과 비교
  6. 생성형 AI의 한계와 도전 과제
  7. Few-Shot Learning의 미적 경험 고도화 방안
  8. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 생성형 AI와 Few-Shot Learning의 개념 및 기술적 메커니즘을 분석하고, 인간의 학습 기제와 비교하여 AI와 인간 학습의 차이를 조명합니다. 앤디 클락의 확장된 사고, 아닐 세스의 제어된 환각 이론, 그리고 프리스톤의 자유 에너지 원리를 통해 생성형 AI의 한계와 가능성, 개선 방안을 다룹니다. 생성형 AI는 대규모 언어 모델과 자기회귀 모델을 이용해 텍스트를 생성하며, 데이터에 의한 환각 현상과 학습-추론 환각 문제가 존재합니다. Few-Shot Learning은 데이터가 적은 상황에서도 효과적 학습을 가능하게 하며, 데이터 증강과 전이 학습을 활용해 모델의 성능을 향상시킵니다. 리포트는 이러한 AI 메커니즘과 인간의 학습 메커니즘 비교를 통해 AI의 사실적 한계와 미래 발전 방향을 제시합니다.

2. 생성형 AI와 Few-Shot Learning의 기본 개념

  • 2-1. 생성형 AI의 정의와 원리

  • 생성형 AI는 사용자의 요청에 따라 새로운 콘텐츠를 창출하는 인공지능 기술입니다. 기업에서는 프리젠테이션 작성을 위해 생성형 AI를 활용하여 슬라이드 배경을 만들고, 로고를 기반으로 한 슬라이드를 생성하도록 요청할 수 있습니다. 이를 통해 반복적이고 단순한 작업을 최소화하고, 최종적으로 완성도 높은 문서를 제작할 수 있습니다.

  • 2-2. Few-Shot Learning의 개념

  • Few-Shot Learning(퓨샷 러닝)은 일반적으로 클래스당 약 5~10개의 인스턴스로부터 학습하여 모델을 설계하는 기법입니다. 이 방법은 레이블이 지정된 데이터가 부족한 도메인에서 특히 유용하며, 제한된 예제에서 학습하는 인간의 인지 능력을 모방합니다.

  • 2-3. 기존 AI와의 차이점

  • 기존 AI 모델은 대량의 데이터에서 학습하는 반면, 퓨샷 러닝은 적은 수의 데이터로부터 모델이 효과적으로 추론하는 능력을 강화합니다. 전이 학습은 퓨샷 러닝의 한 방법으로, 사전 학습된 모델을 다른 작업에 맞게 파인 튜닝하는 기법을 포함합니다.

3. 생성형 AI의 학습 메커니즘

  • 3-1. 대규모 언어 모델(LLM)의 작동 원리

  • 생성형 AI의 학습 메커니즘은 대규모 언어 모델(LLM)에 기반하고 있으며, 이 모델은 방대한 텍스트 데이터를 사전 학습(Pre-training)한 뒤, 이전 단어에 기반하여 다음 단어를 예측하는 자기회귀(AR) 방식으로 작동합니다. 이 과정에서 AI는 학습된 데이터를 바탕으로 문맥에서 다음에 나올 가능성이 높은 단어를 예측하고 가장 적합한 답변을 생성하게 됩니다.

  • 3-2. 자기회귀 모델(AR)의 사용

  • 자기회귀 모델은 생성형 AI의 핵심적인 구성 요소로, 입력된 단어와 시퀀스를 바탕으로 다음 단어를 예측하는데 사용됩니다. AI는 인코더와 디코더 구조를 활용하여, 인간처럼 가장 가능성이 높은 답변을 생성하지만, 이해 능력이 없기 때문에 엉뚱한 답변을 출력하는 경우가 발생할 수 있습니다.

  • 3-3. 데이터에 의한 환각과 학습-추론 환각

  • 생성형 AI의 환각 현상은 크게 두 가지로 나누어 볼 수 있습니다. 첫 번째는 데이터에 의한 환각으로, 생성형 AI가 불충분하거나 편향된 데이터로 훈련된 경우에 발생합니다. 대부분의 환각 현상은 이 원인으로 인해 발생하며, 완벽한 데이터셋을 확보하기 어려운 점이 주된 이유입니다. 두 번째는 학습 및 추론에 의한 환각으로, 이는 AI가 입력된 단어와 시퀀스를 기반으로 예측을 수행할 때 잘못된 결과가 나오는 경우를 가리킵니다. 생성형 AI는 본질적으로 자신이 생성하는 내용을 이해하지 못하므로 이러한 환각이 발생할 수 있습니다.

4. Few-Shot Learning을 통한 효과적 학습

  • 4-1. Few-Shot Learning의 작동 원리

  • 퓨샷 러닝(Few-shot learning)은 일반적으로 클래스당 약 5~10개의 인스턴스로부터 학습하도록 모델을 설계하여 원샷 학습을 확장하는 방법입니다. 이 기술은 레이블이 지정된 데이터가 부족한 도메인에서 특히 유용하며, 제한된 예제에서 학습하는 인간의 인지 능력을 모방합니다. 퓨샷 러닝은 데이터가 매우 적은 상황에서도 모델이 효과적으로 추론할 수 있는 능력을 뜻합니다.

  • 4-2. 데이터 증강 기법과 전이 학습

  • 전이 학습(Transfer learning)은 한 작업에 대해 사전 학습된 모델을 다른 관련 작업에 맞게 파인 튜닝(fine-tuning)하는 기법입니다. 모델은 원래 작업에서 새 작업에 적용할 수 있는 유용한 기능을 이미 학습했어야 합니다. 또한, 데이터 증강(data augmentation)은 새로운 데이터를 수집하지 않고도 학습 데이터의 다양성을 위해 데이터를 생성하는 방법입니다. 이는 훈련 세트의 데이터를 변형하여 다양한 변화를 학습하게 도와줍니다.

  • 4-3. 프롬프트 엔지니어링의 중요성

  • 프롬프트 엔지니어링은 매우 중요한 역할을 하며, 이는 적은 예시만으로도 모델이 패턴을 익히고 새 입력에 사용할 수 있도록 돕습니다. 실제 환경에서 프롬프트의 일부분으로 다양한 입력 데모와 예상 출력이 포함되는 경우가 많으며, 이러한 구조적인 설정을 통해 사용자가 원하는 스타일과 반응을 이끌어낼 수 있습니다.

5. 인간의 학습 메커니즘과 비교

  • 5-1. 해마와 대뇌의 역할

  • 해마는 인간의 학습과 기억에 있어 매우 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 해마는 새로운 정보를 저장하고 이를 기반으로 기존의 지식을 재구성하는 데 기여합니다. 또한, 전두엽과 함께 협력하여 인지 기능을 수행하며, 주어진 상황에 따라 특정한 추론 과정을 안내합니다. 이러한 과정은 인과관계 학습의 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다.

  • 5-2. 확장된 사고(Extended Thinking) 이론

  • 확장된 사고 이론은 앤디 클락의 연구에서 비롯된 개념으로, 인간의 인식 및 행동은 단순히 뇌 내에서 이루어지는 인지 활동만으로 한정되지 않는다고 주장합니다. 클락은 지각과 행동 간의 상호작용을 강조하며, 예측 처리의 중요성을 설명합니다. 그는 또한 인간이 환경과의 지속적인 상호작용을 통해 인식을 확장하고, 이를 통해 학습과 행동이 형성된다고 믿습니다. 이러한 이론은 인간이 환경을 어떻게 처리하고, 정보를 어떻게 통합하는지를 보여줍니다.

  • 5-3. 제어된 환각(Controlled Hallucination) 이론

  • 제어된 환각 이론은 인간의 인식이 어떻게 외부 환경의 정보와 내부의 기억을 통합하여 현실을 인식하는지를 설명합니다. 이 이론에 따르면, 인간은 과거의 경험을 바탕으로 현재 상황을 추론하며, 이 과정에서 발생하는 예측 오류를 통해 더 정확한 예측을 수립합니다. 이는 상황에 따라 유동적인 사고 과정을 포함하며, 앤디 클락의 이론을 통해 이와 관련된 심리적 메커니즘이 설명될 수 있습니다.

6. 생성형 AI의 한계와 도전 과제

  • 6-1. 환각(hallucination) 문제와 해결책

  • 생성형 AI의 환각 현상은 크게 데이터와 학습 및 추론 과정에서 발생하는 두 가지 주요 원인에 의해 발생합니다. 첫째, 데이터에 의한 환각은 생성형 AI가 불충분하거나 편향된 데이터로 훈련된 경우에 발생하며, 이는 생성형 AI 환각 현상의 대부분을 차지합니다. 이러한 상황은 완벽한 데이터셋 확보가 어려운 현실에서 나타납니다. 둘째, 학습 및 추론 과정에서의 환각은 생성형 AI의 자기회귀 알고리즘이 인간과 다르게 내용을 이해하지 못함에 따라 발생합니다. 생성형 AI는 입력된 단어와 시퀀스를 바탕으로 가장 가능성이 높은 답변을 예측하지만, 이는 때때로 엉뚱한 답변으로 이어질 수 있습니다. 현재 환각 현상을 해결하기 위한 단일한 해결책은 존재하지 않으며, 다양한 방법들이 시도되고 있습니다. 대표적인 방법으로는 훈련 데이터 품질 향상, 프롬프트 엔지니어링, 검색증강생성(RAG), 여러 생성형 AI을 연결하는 에이전트 활용 등이 있습니다. 이러한 접근법을 통칭하여 LLM 오케스트레이션이라고 부릅니다.

  • 6-2. 실제 세상과의 인식 차이

  • 생성형 AI는 패턴 매칭에 능숙하지만, 과거 학습 데이터에서 미래 문제를 추론하는 데는 한계가 있습니다. 특히, 특정 분야에서의 적용 예시로, GPT-3.5는 2021년 이후 훈련 데이터가 부족하여 일부 코딩 문제를 해결하는 데 어려움을 겪었습니다. 연구 결과에 따르면, 쉬운 문제에 대한 성공률은 89%에서 52%로, 어려운 문제에 대한 코드 생성 능력은 40%에서 0.66%로 떨어졌습니다. 이처럼 생성형 AI는 정작 필요한 상황에서 예상보다 낮은 성능을 보여주는 경우가 있으며, 이는 AI의 비판적 사고 능력이 부족하기 때문에 발생합니다.

  • 6-3. 윤리적 문제

  • 인공지능의 발달에 따라 인공지능 윤리 침해 사례가 급증하고 있습니다. 예를 들어, 자율주행차가 위험한 상황에서 운전자와 보행자 중 누구를 보호해야 하는지에 대한 윤리적 가치 판단 문제는 지속적으로 논의되고 있습니다. 또한, 딥페이크와 같은 기술은 타인의 초상권을 침해할 뿐만 아니라 사회 혼란을 야기할 가능성도 있습니다. AI의 학습 과정에서 특정 집단에 대한 차별적 통계적 추론이 발생할 수 있으며, 이는 인공지능이 실제 사회를 반영하기 때문입니다. 그럼에도 불구하고, 인공지능은 장애인에 대한 다양한 지원을 제공할 수 있는 가능성을 지니고 있으며, 그 활용 방안이 계속해서 탐색되고 있습니다.

7. Few-Shot Learning의 미적 경험 고도화 방안

  • 7-1. 학습 환경의 미적 경험 증진

  • 퓨샷 러닝(Few-shot learning)은 일반적으로 클래스당 약 5~10개의 인스턴스로부터 학습하도록 모델을 설계하여 원샷 학습을 확장합니다. 이 기법은 제한된 예제에서 학습하는 인간의 인지 능력을 모방하며, 레이블이 지정된 데이터가 부족한 도메인에서 특히 유용합니다.

  • 7-2. 데이터 증강과 미적 요소 결합

  • 데이터 증강(data augmentation)은 새로운 데이터를 수집하지 않고도 학습 데이터의 다양성을 확보하기 위해 데이터를 생성하는 방법입니다. 이는 훈련 세트의 데이터를 변형하여 생성되며, 모델이 실제 세계에서 접할 수 있는 다양한 변화를 학습하도록 돕습니다. 또한, 퓨샷 러닝은 이론적으로 전이 학습의 한 기법으로 분류할 수 있으며, 데이터 세트가 작을 때 강력한 모델을 개발할 수 있는 방법입니다.

  • 7-3. 상호작용적 학습 방식

  • 상호작용적 학습 방식은 모델이 인간과의 상호 작용을 통해 학습하도록 설계됩니다. 이는 모델이 확실하지 않은 데이터 포인트에 대해 인간 전문가에게 레이블을 요청하여 정보를 효과적으로 수집할 수 있도록 합니다. 이를 통해 가장 정보가 많은 데이터 포인트에 집중하여 모델이 더 빠르고 정확하게 학습할 수 있습니다.

8. 결론

  • 이번 리포트는 생성형 AI와 Few-Shot Learning의 개념과 기술 동향, 그리고 인간 학습 메커니즘과의 비교를 통해 AI의 한계와 가능성을 이해하는 데 초점을 맞췄습니다. 주요 발견은 생성형 AI의 환각 문제로, 이는 데이터와 학습-추론 과정에서 발생합니다. 또한 프롬프트 엔지니어링과 데이터 증강이 Few-Shot Learning에서 중요한 역할을 한다는 결론에 이르렀습니다. 이를 통해 생성형 AI 개선 방안으로 훈련 데이터 품질 향상, 검색증강생성(RAG), 에이전트 활용 등이 제안되었습니다. 향후 연구는 AI의 신뢰성과 효율성을 높이는 방향으로 진행될 것이며, 이러한 기술이 실제 사회에 어떻게 적용될 수 있을지에 대한 연구도 필요합니다. 결국, 학습 메커니즘의 이해를 통해 AI의 발전 가능성을 높일 수 있을 것입니다.

9. 용어집

  • 9-1. 생성형 AI(Generative AI) [기술]

  • 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술. 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 처리 가능. 자기회귀 모델과 대규모 언어 모델을 사용.

  • 9-2. Few-Shot Learning [학습 기법]

  • 소수의 데이터로 학습을 가능하게 하는 AI 학습 기법. 데이터 증강 및 프롬프트 엔지니어링 등의 방식을 활용.

  • 9-3. 앤디 클락(Andy Clark) [인물]

  • 영국의 철학자이자 인지과학자. '확장된 사고(Extended Thinking)' 이론을 제시하여 인간의 인지와 AI의 학습 체계를 비교 분석함.

  • 9-4. 아닐 세스(Anil Seth) [인물]

  • '제어된 환각(Controlled Hallucination)' 이론을 통해 AI의 환각 문제와 인간의 인식 체계를 연구하는 학자.

  • 9-5. 자유 에너지 원리(Free Energy Principle) [이론]

  • 프리스톤이 제시한 이론으로, 생명체가 환경의 변화를 예측하고 에너지 소모를 최소화하려는 기제. AI에도 적용 가능한 원리.

10. 출처 문서