제너레이티브 모델은 주어진 데이터셋과 유사한 새로운 데이터 샘플을 생성하는 방법을 학습하는 머신러닝 모델의 일종입니다.서로 다른 클래스를 구분하는 데 중점을 두는 판별 모델과 달리, 생성 모델은 데이터의 기본 분포를 캡처하고 원본 데이터와 통계적으로 유사한 새로운 예제를 생성할 수 있습니다.생성 모델의 의미는 학습된 패턴을 기반으로 새롭고 사실적인 데이터를 생성하는 것이 목표인 데이터 증강, 이미지 합성, 자연어 생성과 같은 작업에서 매우 중요합니다.
생성 모델은 입력 데이터와 레이블 (있는 경우) 의 결합 확률 분포를 모델링하여 작동합니다.이를 통해 학습된 분포에서 샘플링을 수행하여 새로운 데이터 포인트를 생성할 수 있습니다.일반적인 유형의 생성 모델에는 생성적 적대 네트워크 (GAN), 변이형 오토인코더 (VAE), 히든 마르코프 모델 (HMM) 이 있습니다.
다양한 접근 방식을 사용하여 제너레이티브 모델을 학습할 수 있습니다.예를 들어, GAN은 경쟁적인 방식으로 함께 훈련되는 생성기와 판별자라는 두 개의 네트워크로 구성됩니다.생성기는 새 데이터를 생성하고 판별자는 데이터의 진위 여부를 평가합니다.시간이 지남에 따라 생성기는 사실적인 데이터를 생성하는 능력을 향상시킵니다.반면 VAE는 데이터를 잠재 공간으로 인코딩한 다음 디코딩하여 이 공간에서 샘플링하여 새로운 데이터 포인트를 생성합니다.
생성 모델은 레이블이 지정된 데이터가 부족하거나 비용이 많이 드는 상황에서 특히 유용합니다. 기존 데이터 세트를 보강하기 위한 추가 데이터를 생성할 수 있기 때문입니다.또한 예술, 음악 또는 텍스트 생성과 같은 창의적인 응용 분야뿐만 아니라 신약 개발 및 분자 설계와 같은 작업을 위한 과학 분야에서도 사용되어 향후 탐구가 필요한 잠재적 후보를 창출할 수 있습니다.
제너레이티브 모델은 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있는 사실적인 합성 데이터를 생성할 수 있게 해주기 때문에 기업에 중요합니다.엔터테인먼트 및 미디어와 같은 산업에서 제너레이티브 모델은 예술, 음악 및 기타 형태의 콘텐츠를 만드는 데 사용되어 창의성과 혁신을 위한 새로운 길을 열어줍니다.마케팅에서 이러한 모델은 개별 고객 선호도에 맞는 제품 설명 또는 광고와 같은 개인화된 콘텐츠를 생성하여 참여도와 전환율을 높일 수 있습니다.
의료 분야에서는 기존 방법으로는 발견되지 않았을 수도 있는 잠재적 후보물질을 생성하여 신약 개발 및 새로운 의학적 치료법 설계에 생성 모델을 사용합니다.금융 분야에서는 시장 상황을 시뮬레이션하거나 스트레스 테스트 및 위험 관리를 위한 현실적인 시나리오를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
제너레이티브 모델은 특히 정확한 모델을 학습하기 위해 대량의 레이블링된 데이터가 필요한 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 분야에서 데이터 증강에서도 중요한 역할을 합니다.기업은 추가 교육 데이터를 생성함으로써 머신 러닝 모델의 성능을 개선하여 예측과 결과를 개선할 수 있습니다.
마지막으로, 생성 모델의 의미는 주어진 데이터 세트와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 방법을 학습하는 기계 학습 모델을 의미합니다.기업의 경우 제너레이티브 모델은 다양한 영역에서 합성 데이터를 생성하고, 창의성을 높이고, 모델 성능을 개선하고, 혁신을 주도하고, 더 나은 의사 결정을 지원하는 데 유용합니다.
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