Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

2025년 AI 전망: 새로운 트렌드, 획기적인 기술 및 산업 혁신

Digital brain an AI. Cover image for: The 2025 AI Forecast: Emerging Trends, Breakthrough Technologies, and Industry Transformations

2025년에 접어들면서 인공지능(AI)은 산업과 사회, 그리고 우리가 기술과 상호작용하는 방식을 흥미롭고 때로는 놀라운 방식으로 재편하고 있습니다. 독립적으로 작동하는 AI 에이전트부터 텍스트, 비디오, 오디오를 원활하게 통합하는 시스템까지, 이 분야는 그 어느 때보다 빠르게 진화하고 있습니다. 기술 기업가와 개발자에게 이러한 변화를 앞서가는 것은 단순히 똑똑한 것이 아니라 필수적인 일입니다.

2025년과 그 이후의 AI를 형성할 트렌드, 혁신, 도전 과제에 대해 알아보세요.

간단히 돌아보기: AI가 세상을 바꾼 방법

1950년대부터 오늘날까지 AI의 여정은 놀라운 진화의 역사였습니다. 단순한 규칙 기반 시스템에서 추론, 창의성, 자율성을 갖춘 정교한 모델로 발전해 왔습니다. 지난 10년 동안 AI는 실험적인 단계에서 필수 불가결한 요소로 전환되어 산업 전반의 혁신을 이끄는 핵심 동력이 되었습니다.

헬스케어

AI 기반 도구는 이제 진단, 개인 맞춤형 의료, 심지어 수술 로봇 공학에도 필수적인 요소입니다. AI로 강화된 이미징과 같은 기술은 질병 조기 발견의 한계를 뛰어넘어 정확성과 속도 면에서 인간의 능력을 능가하고 있습니다.

교육

적응형 AI 플랫폼은 학생들의 학습 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 세분화된 데이터 분석을 통해 콘텐츠, 속도, 참여도를 개별 수준에 맞게 조정합니다.

교통편

자율 시스템은 센서 융합, 컴퓨터 비전, 실시간 의사 결정의 발전에 힘입어 실험적인 프로토타입에서 물류 및 대중교통 분야의 실용적인 솔루션으로 발전했습니다.

이러한 발전은 부인할 수 없는 가치를 가져왔지만 윤리, 인력에 미치는 영향, AI의 혜택에 대한 공평한 분배와 관련된 복잡한 문제도 드러냈습니다. AI가 계속 확장됨에 따라 이러한 문제를 해결하는 것이 우선 순위로 남아 있습니다.

2025년에 주목해야 할 획기적인 AI 기술

의료 기술: 자기 공명 영상 베드

2025년에는 AI를 더 똑똑하게 만드는 것뿐만 아니라 더 능력 있고 확장 가능하며 윤리적으로 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 환경의 변화는 다음과 같습니다:

1. 에이전트 AI: 업무 자동화 그 이상

에이전트 AI는 단순한 유행어가 아닙니다. 이러한 시스템은 사람의 입력이 거의 또는 전혀 없이도 결정을 내리고 상황에 적응할 수 있습니다. 일정을 관리하고, 프로젝트를 처리하고, 심지어 창의적인 아이디어를 창출하는 AI가 있다면 어떨까요? 잠들지 않는 매우 효율적인 팀원을 추가하는 것과 같습니다.

  • 기업용: 복잡한 워크플로를 처리하는 가상 프로젝트 관리자를 생각해 보세요.
  • 크리에이티브용: 아이디어를 브레인스토밍하거나 콘텐츠를 함께 편집하는 데 도움이 되는 도구.

무디스가 강조했듯이 에이전트 AI는 산업 전반의 생산성과 혁신을 이끄는 원동력이 될 것입니다.

2. 멀티모달 AI: 궁극의 올라운더

이 기술은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 하나의 매끄러운 시스템으로 통합합니다. 그렇기 때문에 미래의 가상 비서는 사용자의 말만 이해하는 것이 아니라 사용자의 어조, 표정, 주변 상황까지 파악할 수 있습니다.

다음은 몇 가지 예입니다:

  • 헬스케어: 멀티모달 시스템은 여러 소스의 의료 데이터를 분석하여 더 빠르고 정확한 진단을 제공할 수 있습니다.
  • 일상 생활: 리뷰, 사진, 동영상을 즉시 분석하여 여행 계획을 세우는 데 도움을 주는 어시스턴트가 있다고 상상해 보세요.

2023년 1%에 불과했던 제너레이티브 AI 솔루션의 40%가 2027년에는 멀티모달이 될 것으로 Gartner는 예측하고 있습니다.

3. 합성 데이터: 개인정보 보호 친화적인 솔루션

AI 시스템이 학습하려면 데이터가 필요하지만, 실제 데이터에는 개인정보 보호 문제나 가용성 문제가 있는 경우가 많습니다. 민감한 정보를 노출하지 않고 실제 데이터를 모방한 인위적으로 생성된 데이터 세트인 합성 데이터를 입력하세요.

이러한 상황은 다음과 같이 전개될 수 있습니다:

확장 가능한 혁신: 시뮬레이션 환경에서의 자율주행차 훈련부터 제약 연구를 위한 희귀 의료 데이터 생성까지.

거버넌스 필수 사항: 개발자들은 투명성, 책임성, 규제 표준과의 조화를 보장하기 위해 감사 친화적인 시스템을 점점 더 많이 통합하고 있습니다.

합성 데이터는 개발자가 개인 정보를 존중하면서 더 빠르게 혁신할 수 있도록 도와주므로 서로 윈윈할 수 있습니다.

지금 산업을 변화시키고 있는 AI

AI는 이미 이러한 주요 분야에서 큰 변화를 일으키고 있습니다:

산업 조직 내 역할에서 정기적으로 Gen AI를 사용하는 응답자의 비율(출처)
마케팅 및 영업 14%
제품 및/또는 서비스 개발 13%
서비스 운영 10%
위험 관리 4%
전략 및 기업 재무 4%
HR 3%
공급망 관리 3%
제조 2%

헬스케어

AI는 생명을 구하고 있습니다. 의료 이미지 분석부터 개인 맞춤형 치료법 추천까지, AI는 의료 서비스를 더 스마트하고, 더 빠르고, 더 쉽게 이용할 수 있게 만들고 있습니다. 조기 감지 도구는 이미 기존 방법보다 뛰어난 성능을 발휘하여 의사가 문제가 확대되기 전에 발견할 수 있도록 돕고 있습니다.

리테일

제너레이티브 AI는 초개인화된 마케팅 캠페인을 가능하게 하고, 예측 재고 모델은 공급망을 수요 패턴에 보다 정확하게 맞춰 낭비를 줄입니다. 이러한 기술을 도입한 리테일러들은 운영 효율성이 크게 향상되었다고 보고하고 있습니다. 맥킨지에 따르면, 제너레이티브 AI는 리테일러에게 2,400억~3,900억 달러의 경제적 가치를 창출할 것으로 예상됩니다.

교육

이제 AI는 적응형 학습을 넘어 교육 방법론을 보강하고 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI 도구는 맞춤형 커리큘럼과 대화형 교구를 만들어 교육자를 지원하여 관리 부담을 간소화합니다.

운송 및 물류

AI와 IoT 시스템의 통합으로 물류 네트워크에 대한 탁월한 가시성을 확보하여 글로벌 공급망의 경로 최적화, 재고 관리, 위험 완화를 개선할 수 있게 되었습니다.

다음 단계는? 2025년에 주목해야 할 AI 트렌드

그렇다면 AI는 어디로 향하고 있을까요? 미래를 형성하는 주요 트렌드는 다음과 같습니다:

1. 스스로 개선하는 AI 모델

실시간으로 스스로 개선하는 AI 시스템이 중요한 트렌드로 떠오르고 있습니다. 이러한 자가 개선 모델은 지속적인 학습 루프를 활용하여 사람의 감독을 최소화하면서 정확성과 관련성을 향상시킵니다. 사용 사례에는 실시간 사기 탐지 및 적응형 사이버 보안이 포함됩니다.

2. 합성 데이터의 새로운 개척지

합성 데이터는 개인 정보 보호 중심 애플리케이션을 넘어 엣지 케이스에 대한 AI 학습, 희귀하거나 위험한 이벤트 시뮬레이션과 같은 보다 정교한 시나리오로 발전하고 있습니다. 자율 주행과 같은 산업에서는 코너 케이스를 대규모로 모델링하기 위해 이 분야에 막대한 투자를 하고 있습니다.

3. 도메인별 AI 아키텍처

일반화된 AI의 시대는 도메인에 특화된 아키텍처로 바뀌고 있습니다. 개발자들은 금융, 기후 모델링, 게놈 연구와 같은 특정 분야를 위한 모델을 미세 조정하여 새로운 수준의 정밀도와 효율성을 실현하는 데 집중하고 있습니다.

4. 규모에 맞는 엣지 AI

엣지 AI는 클라우드에 의존하지 않고 디바이스에서 로컬로 데이터를 처리합니다. 실시간 기능은 틈새 애플리케이션에서 주류 채택으로 진화하고 있습니다. 업계에서는 엣지 컴퓨팅을 활용하여 원격 의료 시설부터 스마트 제조 공장에 이르기까지 연결성이 제한된 환경에 지연 시간이 짧은 AI 모델을 배포하고 있습니다.

5. 협업 AI 에코시스템

AI는 다양한 모델과 플랫폼 간의 상호 운용성을 가능하게 하는 에코시스템을 통해 사일로화되는 경향이 줄어들고 있습니다. 이는 특히 의료 및 도시 계획과 같은 다중 이해관계자 환경에서 협업을 통해 더욱 강력한 솔루션을 촉진합니다.

앞으로의 과제

스토리지 디지털 관리 물류를 위한 AI

AI의 미래는 밝지만 장애물이 없는 것은 아닙니다. 우리가 해결해야 할 과제는 다음과 같습니다:

규정 및 윤리

유럽연합의 AI 법과 캘리포니아의 데이터 투명성 법은 시작에 불과합니다. 개발자와 정책 입안자들은 AI가 책임감 있고 윤리적으로 사용될 수 있도록 함께 노력해야 합니다.

편견과 공정성

모델 해석 가능성이 개선되더라도 편향의 위험은 여전히 상당합니다. 개발자는 의도하지 않은 결과를 완화하기 위해 다양한 고품질 데이터 세트의 우선 순위를 정하고 공정성 지표를 파이프라인에 통합해야 합니다.

지속 가능성

대규모 AI 모델을 학습하는 데는 많은 에너지가 사용됩니다. 모델 압축과 에너지 효율적인 하드웨어의 혁신은 AI 개발을 지속 가능성 목표에 맞추는 데 매우 중요합니다.

미래 전망: 인공지능이 미래를 바꾸는 방법

산업을 재편하고 글로벌 과제를 해결할 수 있는 AI의 잠재력은 엄청납니다. 그렇다면 AI가 우리의 미래에 정확히 어떤 영향을 미칠까요? 자세히 살펴보세요:

글로벌 도전 과제 지원

AI 기반 도구는 기후 패턴을 분석하고, 재생 에너지원을 최적화하며, 자연 재해를 더욱 정확하게 예측하고 있습니다. 예를 들어, AI 모델은 강우 패턴을 예측하고 최적의 작물 순환을 제안함으로써 농부들이 기후 변화에 적응하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI는 원격 진단과 치료 추천을 가능하게 함으로써 의료 접근성을 민주화하고 있습니다. 의료 서비스가 취약한 지역에서는 AI 도구가 가상 의료 서비스 제공자 역할을 하며 의료 전문가 부족으로 인한 격차를 해소하고 있습니다.

업무 혁신

AI는 반복적인 업무를 자동화하는 동시에 AI 윤리, 시스템 교육, 인간과 AI의 협업에 대한 역할에 대한 수요를 창출하고 있습니다. 직관과 공감을 필요로 하는 업무에 AI의 정확성과 규모가 더해지면서 직장은 인간과 AI의 역동적인 파트너십으로 변화하고 있습니다.

직무 역할은 직접적인 업무 수행보다는 AI 시스템을 큐레이팅, 관리 및 감사하는 방향으로 진화할 것입니다.

보안 위협 해결

AI의 고도화는 위험도 동반합니다. AI와 딥페이크 기술을 이용한 사이버 공격이 점점 더 널리 퍼지고 있습니다. 이에 대응하기 위해 예측 위협 모델과 자율 대응 시스템은 이미 침해에 대한 대응 시간을 몇 시간에서 몇 초로 단축하고 있습니다.

마무리하기: 미래를 위한 준비가 되셨나요?

2025년은 AI의 또 다른 해가 아니라 전환점이 될 것입니다. 에이전트 AI, 멀티모달 시스템, 합성 데이터와 같은 발전이 산업을 재편함에 따라 기술 기업가와 개발자는 정확하고 선견지명으로 진화하는 환경을 탐색해야 할 책임이 있습니다. 미래는 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라 책임감 있게 그 궤적을 만들어가는 것입니다.

 

최고의 AI 웹 브라우징 에이전트

웹 자동화의 미래 탐색하기

인공 지능의 급속한 발전으로 웹과 상호작용하는 방식이 재정의되고 있습니다.
한때 전문 기술을 필요로 하는 복잡한 작업이었던 자동화된 웹 브라우징과 데이터 추출이 이제 더 많은 사람들이 이용할 수 있게 되었습니다.
이러한 변화는 이러한 프로세스를 간소화하는 대규모 언어 모델(LLM)과 정교한 플랫폼의 통합에 힘입은 바가 큽니다.
AI가 주도하는 미래를 향해 나아가는 지금, 웹 자동화 및 생산성 향상을 위한 혁신적인 솔루션을 제공하는 Apify의 AI 웹 에이전트, Induced.ai, Multi-ON과 같은 도구가 그 선두에 서 있습니다.

멀티-온

Multi-On은 선구적인 인공지능 브라우징 에이전트로서 ChatGPT의 강력한 기능을 활용하여 웹 브라우징과 작업 실행을 재정의합니다.
생산성 향상을 위해 설계된 Multi-ON은 사용자가 웹을 효율적으로 탐색할 수 있도록 지원하는 협업적인 브라우징 환경을 제공합니다.
이 플랫폼의 핵심 기능은 여러 작업을 원활하게 관리하여 사용자에게 보다 간소화된 온라인 경험을 제공하는 것입니다.
실험적인 성격의 AI 웹 에이전트와 달리 Multi-ON은 AI 기반 기능을 통해 사용자 생산성 최적화를 목표로 합니다.
사용자가 조사를 수행하든 복잡한 웹 작업을 처리하든 Multi-ON의 고급 AI는 작업을 신속하고 정확하게 완료할 수 있도록 지원합니다.
사용자 협업과 생산성에 중점을 둔 이 플랫폼은 기존 웹 도구와 차별화되어 온라인 활동에 대한 독특한 접근 방식을 제공합니다.
Multi-ON은 ChatGPT와의 통합을 통해 보다 직관적이고 효과적인 웹 브라우징 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.

유도형 AI

Induced.ai는 인공지능 웹 에이전트 및 작업 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식이 돋보입니다.
이 플랫폼은 여러 도구를 하나의 일관된 인터페이스로 통합하여 개발 파이프라인을 간소화하도록 설계되었습니다.
이러한 통합은 다양한 웹 작업을 관리하는 데 필요한 시간과 노력을 크게 줄여준다는 평가를 받고 있습니다.
Induced.ai의 주요 장점 중 하나는 사전 예방적 지원 시스템입니다.
사용자는 Slack이나 이메일을 통해 신속하게 문의 사항을 해결할 수 있어 개발 프로세스가 중단되지 않고 효율적으로 유지됩니다.
이러한 실시간 지원은 생산성 유지를 위해 즉각적인 지원이 필요한 개발자에게 매우 중요한 기능입니다.
원활한 관리와 신속한 문제 해결에 중점을 둔 Induced.ai는 웹 자동화 및 작업 관리를 위한 신뢰할 수 있는 플랫폼을 찾는 개발자에게 이상적인 옵션입니다.
사용자 중심의 접근 방식과 지원 에코시스템은 다른 인공지능 브라우징 에이전트 도구에 대한 강력한 대안이 될 수 있습니다.

Apify 웹 에이전트

Apify에서 개발한 Apify ai 웹 에이전트는 자연어 명령을 통해 웹 브라우징과 데이터 추출을 용이하게 하도록 설계된 혁신적인 도구입니다.
아직 실험 단계에 있지만, 이 도구는 Apify 플랫폼과 OpenAI의 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 웹 작업을 자동화함으로써 상당한 잠재력을 보여줍니다.
설정은 사용자 친화적이며 초기 페이지 URL, 일반 언어로 된 작업 설명, OpenAI API 키만 있으면 됩니다.
주요 구성 설정에는 에이전트가 방문할 웹 페이지의 시작 URL, OpenAI 서비스에 필요한 API 키, 지침을 해석하기 위해 선택한 GPT 모델, 대상 웹사이트의 차단을 피하기 위한 프록시 구성이 포함됩니다.
예를 들어, 사용자는 Apify 웹사이트에서 가장 저렴한 요금제를 찾도록 AI 브라우징 에이전트에 요청할 수 있으며, 이 작업을 수행하기 위한 간단한 지침을 제공할 수 있습니다.
이 도구는 헤드리스 브라우저를 사용하여 작업을 탐색하고 실행하며, 비용은 LLM과 브라우저의 런타임에 소비되는 토큰을 기준으로 계산됩니다.
또한 Apify API를 통해 AI 웹 에이전트의 기능을 확장할 수 있으므로 Python 및 Node.js와 같은 다양한 프로그래밍 환경과 통합할 수 있습니다.
하지만 실험적인 성격과 잠재적인 비용, 그리고 기능을 더욱 향상시키기 위한 커뮤니티 기여의 필요성에 주목하는 것이 중요합니다.  

비교

Apify의 인공지능 웹 에이전트를 Induced.ai 및 Multi-ON과 같은 플랫폼과 비교할 때, 각각 고유한 사용자 요구 사항을 충족하는 몇 가지 주요 차이점이 드러납니다.
AI 웹 에이전트는 OpenAI의 API와 통합되어 자연어 명령을 통해 작업을 수행할 수 있고 비용과 기능의 유연성을 위해 다양한 GPT 모델을 지원한다는 점이 돋보입니다.
이러한 장점에도 불구하고 AI 웹 에이전트는 현재 실험 단계에 있고 유지보수가 활발히 이루어지지 않아 장기적으로 사용하기에는 어려움이 있을 수 있습니다.
반면에 Induced.ai는 Slack 또는 이메일을 통한 강력한 지원과 사전 쿼리 해결을 강조하므로 개발 파이프라인을 효율적으로 관리하는 데 이상적입니다.
이 플랫폼은 여러 도구를 단일 인터페이스로 통합하여 사용자의 시간을 크게 절약합니다.
한편, ChatGPT 기반의 세계 최초의 AI 웹 코파일럿으로 브랜드화 된 Multi-ON은 협업적인 브라우징 경험을 통해 사용자 생산성을 향상시키는 데 중점을 둡니다.
AI 기반 지원을 제공하여 온라인 활동을 간소화하는 것을 목표로 하며, 웹 브라우징 작업을 최적화하고자 하는 사용자에게 유용한 도구가 될 것입니다.
각 플랫폼은 자연어 처리와 확장성에 뛰어난 AI 웹 에이전트, 지원 및 통합에 뛰어난 Induced.ai, 협업 브라우징 및 작업 관리에 뛰어난 Multi-ON 등 고유한 장점을 제공합니다.  

결론 결론: AI 기반 웹 브라우징의 잠재력 수용하기

웹 자동화의 미래를 탐색하는 과정에서 Apify의 AI 웹 에이전트, Induced.ai, Multi-ON과 같은 AI 기반 도구의 잠재력은 점점 더 분명해지고 있습니다.
이러한 플랫폼은 자동화된 웹 브라우징 및 작업 관리에서 혁신적인 기능을 제공하며, 각기 다른 사용자 요구에 맞춘 고유한 기능을 제공합니다.
Apify의 AI 웹 에이전트는 자연어 처리와 통합 유연성이 뛰어나지만 아직 실험 단계이므로 커뮤니티 기여와 관련 비용에 대한 신중한 고려가 필요합니다.  

 

SearchGPT 릴리스: 주요 기능 및 액세스 정보

SearchGPT 발표

OpenAI는 사용자가 온라인에서 정보에 액세스하는 방식을 혁신하기 위해 개발된 AI 기반 검색 엔진인 SearchGPT라는 획기적인 프로토타입을 공개했습니다.
실시간 웹 데이터와 통합된 고급 대화 모델을 활용하는 SearchGPT는 사용자 쿼리에 대해 빠르고 정확하며 시의적절한 응답을 제공하는 것을 목표로 합니다.
링크 목록을 제시하는 기존 검색 엔진과 달리, SearchGPT는 명확한 어트리뷰션과 함께 포괄적인 요약 정보를 제공함으로써 사용자가 정확하고 관련성 높은 정보를 신속하게 얻을 수 있도록 합니다.
이 혁신적인 접근 방식은 검색 환경을 간소화하여 사용자에게 보다 효과적이고 인터랙티브한 검색 환경을 제공하도록 설계되었습니다.

주요 기능 및 목표

SearchGPT는 기존의 검색 환경을 보다 간소화된 대화형 상호 작용으로 전환하기 위해 설계되었습니다.
링크 목록을 표시하는 기존 검색 엔진과 달리 SearchGPT는 어트리뷰션 링크와 함께 간결한 요약을 제공합니다.
이러한 접근 방식을 통해 사용자는 검색어의 핵심을 빠르게 파악하는 동시에 원본 웹사이트에서 더 자세한 정보를 탐색할 수 있는 옵션을 가질 수 있습니다.
이 플랫폼에는 사용자가 후속 질문을 할 수 있는 대화형 기능도 포함되어 있어 검색 과정의 대화적 측면을 더욱 풍부하게 해줍니다.
또한 사이드바에는 관련 링크가 추가로 표시되어 사용자가 종합적인 정보를 찾을 수 있는 기능이 더욱 향상되었습니다.
눈에 띄는 기능 중 하나는 AI가 생성한 동영상을 보여주는 ‘시각적 답변’을 도입하여 사용자에게 더욱 매력적이고 유익한 검색 경험을 제공한다는 점입니다.  

 

퍼블리셔와의 협업

SearchGPT는 제공하는 정보의 품질과 신뢰성을 보장하기 위해 뉴스 기관과 강력한 파트너십을 구축하는 데 우선순위를 두고 있습니다.
OpenAI는 The Atlantic, News Corp, AP 통신과 같은 유명 언론사와 협력함으로써 사용자가 정확하고 신뢰할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있도록 보장합니다.
또한 이러한 파트너십을 통해 퍼블리셔는 검색 결과에 콘텐츠가 표시되는 방식을 더 잘 제어할 수 있습니다.
퍼블리셔는 검색 결과에서 눈에 띄게 노출되는 동시에 자신의 자료가 OpenAI의 AI 모델 학습에 사용되지 않도록 선택할 수 있습니다.
이러한 접근 방식은 원본 콘텐츠의 무결성과 출처를 보호하여 사용자와 콘텐츠 제작자 모두에게 윈윈이 되는 것을 목표로 합니다.  

경쟁사와의 차별화

SearchGPT는 AI 통합 검색 엔진에 내재된 중요한 문제를 해결함으로써 Google과 같은 경쟁업체와 차별화됩니다.
Google의 접근 방식은 검색 결과 내에서 직접 답변을 제공함으로써 부정확성을 야기하고 원본 콘텐츠 소스로의 트래픽을 감소시킨다는 비판에 종종 직면합니다.
이와는 대조적으로 SearchGPT는 명확한 어트리뷰션을 보장하고 사용자가 퍼블리셔 사이트를 방문하여 자세한 정보를 얻도록 유도합니다.
이 전략은 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터로 사용자 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 책임감 있는 콘텐츠 공유를 통해 퍼블리셔를 위한 건강한 생태계를 유지하는 것을 목표로 합니다.  

사용자 피드백 및 향후 통합

현재 출시된 SearchGPT는 일부 사용자 및 퍼블리셔 그룹이 사용할 수 있는 프로토타입입니다.
이 제한적인 출시는 서비스를 개선하고 향상시키는 데 도움이 될 귀중한 피드백과 인사이트를 수집하기 위해 고안되었습니다.
OpenAI는 궁극적으로 SearchGPT의 가장 성공적인 기능을 ChatGPT에 통합하여 AI가 실시간 웹 정보와 더욱 긴밀하게 연결될 수 있도록 할 계획입니다.
프로토타입 테스트에 관심이 있는 사용자는 대기자 명단에 등록할 수 있으며, 퍼블리셔는 자신의 경험에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다.
이러한 피드백은 향후 SearchGPT의 반복을 형성하고 사용자의 요구를 충족하며 높은 수준의 정확성과 신뢰성을 유지하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.  

과제 및 고려 사항

SearchGPT가 프로토타입 단계에 접어들면서 다양한 과제에 직면하게 됩니다.
한 가지 중요한 측면은 정보의 정확성과 출처에 대한 적절한 어트리뷰션을 보장하는 것입니다.
Google이 직면했던 함정에서 교훈을 얻은 SearchGPT는 잘못된 정보나 잘못된 어트리뷰션으로 이어질 수 있는 오류를 방지하여 사용자 신뢰를 약화시키고 퍼블리셔와의 관계를 손상시킬 수 있는 오류를 피해야 합니다.
또 다른 중요한 과제는 수익 창출에 있습니다.
현재 SearchGPT는 무료로 제공되며 초기 출시 단계에서는 광고 없이 운영되고 있습니다.
이러한 광고 없는 접근 방식은 AI 학습 및 추론과 관련된 막대한 비용을 지원할 수 있는 지속 가능한 비즈니스 모델을 개발하는 데 장애물이 될 수 있습니다.
이러한 재정적 수요를 해결하는 것은 서비스의 장기적인 실행 가능성을 위해 필수적입니다.
요약하자면, SearchGPT가 성공하려면 OpenAI는 이러한 기술적, 경제적 과제를 해결하여 플랫폼의 정확성을 보장하고 실현 가능한 수익화 전략을 개발해야 합니다.  

결론

SearchGPT는 AI 기반 검색 기술의 영역에서 중요한 진전을 의미합니다.
OpenAI는 품질, 신뢰성, 퍼블리셔와의 협업을 우선시함으로써 보다 효율적이고 신뢰할 수 있는 검색 환경을 제공하는 것을 목표로 합니다.
대화형 모델과 실시간 웹 정보의 통합은 기존 검색 엔진 및 Google과 같은 경쟁사와 차별화되는 SearchGPT의 강점입니다.
사용자와 퍼블리셔의 피드백은 이 혁신적인 도구의 향후 발전 방향에 결정적인 역할을 할 것입니다.
OpenAI는 프로토타입 단계가 진행됨에 따라 사용자의 요구와 기대에 부응할 수 있도록 SearchGPT를 개선해 나갈 계획입니다.
이러한 지속적인 협업과 반복적인 개선 프로세스는 콘텐츠 제작자와 사용자 모두에게 혜택을 주는 균형 잡힌 생태계를 구축하는 데 도움이 될 것입니다.
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GPT-4o Mini: 알아야 할 모든 것

GPT-4o 미니 소개

2024년 7월 18일, OpenAI는 강력한 GPT-4o 모델의 컴팩트하고 비용 효율적인 버전인 GPT4o Mini를 공개했습니다. 이 새로운 AI 모델은 향상된 속도와 경제성을 제공하도록 설계되었으며, 효율적이고 경제적인 AI 솔루션을 필요로 하는 개발자와 소비자 모두를 대상으로 합니다. GPT4o Mini는 고객 서비스 챗봇 및 실시간 문자 응답과 같은 광범위한 애플리케이션에 더 쉽게 접근하고 저렴하게 사용할 수 있도록 하여 고급 AI 기술에 대한 접근성을 대중화하는 것을 목표로 합니다. OpenAI의 GPT4o Mini API를 통해 제공되는 GPT4o Mini는 ChatGPT 웹 및 모바일 앱에도 통합되어 있으며, 다음 주부터 기업용 액세스가 시작될 예정입니다. 이 모델의 주요 기능으로는 텍스트 및 시각 입력 및 출력 지원, 128,000개의 토큰 컨텍스트 창, 2023년 10월 지식 컷오프 등이 있습니다. 이 다목적 AI 모델은 GPT-3.5 Turbo를 대체할 준비가 되어 있으며, 대량의 간단한 AI 기반 작업을 위한 선호되는 선택으로 자리매김할 것입니다.  

성능 및 벤치마크 성과

GPT4o Mini는 텍스트와 시각을 모두 포함하는 추론 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 이 컴팩트한 모델은 기존의 소형 AI 모델의 기능을 능가하도록 세심하게 설계되었습니다. 예를 들어, 각각 79%와 75%를 기록한 Gemini 1.5 플래시와 Claude 3 하이쿠에 비해 GPT4o Mini는 대규모 멀티태스크 언어 이해(MMLU) 벤치마크에서 82%라는 놀라운 점수를 기록했습니다. 텍스트 및 시각 작업 외에도 GPT4o Mini는 수학적 추론에도 탁월합니다. MGSM 벤치마크에서 87%라는 놀라운 점수를 획득하여 소형 AI 모델 영역에서 그 우수성을 더욱 입증했습니다. 이러한 성과는 이 모델의 견고함과 AI 기반 애플리케이션에서 새로운 표준을 제시할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.  

GPT-4o Mini 비용 효율성 및 가격

GPT4o Mini의 가장 매력적인 기능 중 하나는 비용 효율성입니다. 입력 토큰 백만 개당 15센트, 출력 토큰 백만 개당 60센트의 가격으로 이전 버전인 GPT-3.5 터보보다 60% 이상 저렴합니다. 이렇게 비용을 크게 절감할 수 있어 AI 솔루션에 대한 지출을 최적화하려는 개발자와 기업에게 매력적인 선택이 될 수 있습니다. GPT4o Mini의 경제성은 다양한 AI 애플리케이션에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 고객 지원 챗봇부터 실시간 문자 응답까지, 비용 장벽이 낮아져 기존 프로젝트와 신규 프로젝트 모두에서 폭넓게 구현할 수 있습니다. 이를 통해 중소기업과 스타트업은 이전에는 비용이 부담스러웠던 고급 AI 기술을 활용할 수 있게 되어 최첨단 AI에 대한 접근성이 대중화되었습니다. 이러한 비용 절감의 혜택을 크게 누릴 수 있는 잠재적 사용 사례로는 자동화된 고객 서비스, 동적 콘텐츠 생성, 실시간 데이터 분석 등이 있습니다. 고급 AI에 대한 접근성을 높임으로써 OpenAI는 AI가 다양한 애플리케이션과 디지털 경험의 일부가 되는 미래를 위한 기반을 마련하고 있습니다.  

기술 사양 및 기능

GPT4o Mini는 텍스트와 시각을 포함한 다양한 입력 및 출력을 지원합니다. 이러한 다용도성을 통해 개발자는 여러 유형의 데이터를 처리할 수 있는 다양한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 또한 OpenAI는 향후 업데이트를 통해 비디오 및 오디오 입출력을 포함하도록 이러한 기능을 확장하여 멀티미디어 환경에서 모델의 사용성을 향상시킬 계획입니다. GPT4o Mini의 또 다른 주요 기능은 최대 128,000개의 토큰을 지원하는 광범위한 컨텍스트 창입니다. 이 모델을 사용하면 대규모 데이터 세트를 효율적으로 관리할 수 있으므로 포괄적인 데이터 분석이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 또한 이 모델의 지식 마감 시점은 2023년 10월로 설정되어 있어 비교적 최근의 세계 이해도를 바탕으로 운영됩니다. 이러한 기술 사양으로 인해 GPT4o Mini는 고급 AI 애플리케이션을 위한 강력한 도구가 되었습니다.  

안전 및 보안 조치

OpenAI는 GPT4o Mini에 강력한 안전 및 보안 조치를 도입하여 향상된 보호 및 안정성을 보장합니다. 주요 특징은 ‘인스트럭션 계층 구조’ 기술을 구현하여 즉각적인 인젝션 공격과 탈옥 시도에 대한 모델의 저항력을 크게 강화한 것입니다. 이 혁신적인 접근 방식은 AI가 의도된 지침을 엄격하게 준수하여 오용의 위험을 최소화합니다. 안정성과 보안에 대한 OpenAI의 노력은 단순한 이론적 개선에 그치지 않습니다. 새로운 위협에 대한 모델의 방어 기능을 지속적으로 모니터링하고 업데이트하도록 설계된 새로운 안전 프로토콜을 통합했습니다. 이러한 노력은 AI 플랫폼 전반에 걸쳐 높은 수준의 보안을 유지하여 사용자에게 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 경험을 제공하고자 하는 OpenAI의 헌신을 강조합니다. 맞춤형 AI 어시스턴트로 비즈니스 운영에 혁신을 가져올 준비가 되셨나요? Cody AI가 기존 AI를 어떻게 고객의 고유한 요구사항에 맞춘 강력한 비즈니스 동반자로 탈바꿈시키는지 알아보세요. 최신 제품인 GPt4o Mini에 대해 알아야 할 모든 것을 알아보고 팀의 효율성과 창의성을 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.
지금 바로 코디 AI를 살펴보고 비즈니스에 활력을 불어넣으세요!

GPT-4o 데모

 

프라이빗 클라우드를 위한 RAG: 어떻게 작동하나요?

rag for private clouds

프라이빗 클라우드가 어떻게 모든 정보를 관리하고 현명한 의사결정을 내리는지 궁금한 적이 있나요?

바로 이때 검색 증강 세대(RAG)가 등장합니다.

이 도구는 프라이빗 클라우드에서 올바른 정보를 찾고 유용한 정보를 생성하는 데 도움이 되는 매우 스마트한 도구입니다.

이 블로그에서는 쉬운 도구와 영리한 트릭을 사용하여 프라이빗 클라우드에서 RAG가 어떻게 마법을 부리는지, 모든 것을 더 원활하고 더 좋게 만드는 방법에 대해 설명합니다.

시작하세요.

RAG의 이해: 무엇인가요?

검색 증강 세대(RAG)는 자연어 처리(NLP) 및 정보 검색 시스템에 사용되는 최첨단 기술입니다.

검색과 생성이라는 두 가지 기본 프로세스를 결합합니다.

  1. 검색: RAG에서 검색 프로세스에는 문서 저장소, 데이터베이스 또는 API와 같은 다양한 외부 소스에서 관련 데이터를 가져오는 작업이 포함됩니다. 이러한 외부 데이터는 다양한 출처와 형식의 정보를 포괄하는 등 다양할 수 있습니다.

  2. 세대: 관련 데이터가 검색되면 생성 프로세스에는 검색된 정보를 기반으로 새로운 콘텐츠, 인사이트 또는 응답을 만들거나 생성하는 작업이 포함됩니다. 이렇게 생성된 콘텐츠는 기존 데이터를 보완하여 의사 결정을 내리거나 정확한 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다.

RAG는 어떻게 작동하나요?

이제 RAG의 작동 원리를 이해해 보겠습니다.

데이터 준비

초기 단계는 컬렉션에 저장된 문서와 사용자 쿼리를 모두 비교 가능한 형식으로 변환하는 작업입니다. 이 단계는 유사도 검색을 수행하는 데 매우 중요합니다.

숫자 표현(임베딩)

유사성 검색을 위해 문서와 사용자 쿼리를 비교할 수 있도록 임베딩이라는 숫자 표현으로 변환합니다.

이러한 임베딩은 정교한 임베딩 언어 모델을 사용하여 생성되며 기본적으로 텍스트의 개념을 나타내는 숫자 벡터 역할을 합니다.

벡터 데이터베이스

텍스트의 숫자 표현인 문서 임베딩은 크로마 또는 위비게이트와 같은 벡터 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스를 통해 유사성 검색을 위한 임베딩을 효율적으로 저장하고 검색할 수 있습니다.

유사 검색

사용자 쿼리에서 생성된 임베딩을 기반으로 임베딩 공간에서 유사성 검색이 수행됩니다. 이 검색은 임베딩의 수치적 유사성을 기준으로 컬렉션에서 유사한 텍스트 또는 문서를 식별하는 것을 목표로 합니다.

컨텍스트 추가

유사한 텍스트를 식별한 후 검색된 콘텐츠(프롬프트 + 입력된 텍스트)가 컨텍스트에 추가됩니다. 원본 프롬프트와 관련 외부 데이터로 구성된 이 증강된 컨텍스트는 언어 모델(LLM)에 입력됩니다.

모델 출력

언어 모델은 관련 외부 데이터로 문맥을 처리하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 출력 또는 응답을 생성할 수 있습니다.

자세히 보기: RAG API 프레임워크란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

프라이빗 클라우드 환경에 RAG를 구현하는 5단계

다음은 프라이빗 클라우드에서 RAG를 구현하는 방법에 대한 종합적인 가이드입니다:

1. 인프라 준비도 평가

기존 프라이빗 클라우드 인프라를 평가하는 것부터 시작하세요. 하드웨어, 소프트웨어 및 네트워크 기능을 평가하여 RAG 구현과의 호환성을 보장합니다. 원활한 통합을 위한 잠재적인 제약 조건이나 요구 사항을 파악합니다.

2. 데이터 수집 및 준비

프라이빗 클라우드 환경 내의 다양한 소스에서 관련 데이터를 수집하세요. 여기에는 문서 저장소, 데이터베이스, API 및 기타 내부 데이터 소스가 포함될 수 있습니다.

수집된 데이터를 정리, 정리하고 추가 처리를 위해 준비해야 합니다. 데이터는 검색 및 생성 프로세스를 위해 RAG 시스템에 쉽게 입력할 수 있는 형식이어야 합니다.

3. 적합한 임베딩 언어 모델 선택

프라이빗 클라우드 환경의 요구 사항과 규모에 맞는 적절한 임베딩 언어 모델을 선택하세요. 호환성 및 성능 메트릭에 따라 BERT, GPT 또는 기타 고급 언어 모델과 같은 모델을 고려할 수 있습니다.

4. 임베디드 시스템 통합

문서와 사용자 쿼리를 숫자 표현(임베딩)으로 변환할 수 있는 시스템 또는 프레임워크를 구현합니다. 이러한 임베딩이 텍스트 데이터의 의미론적 의미와 맥락을 정확하게 포착하는지 확인합니다.

이러한 임베딩을 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 벡터 데이터베이스(예: 크로마, 위비게이트)를 설정하여 빠른 검색과 유사도 검색을 가능하게 합니다.

5. 테스트 및 최적화

프라이빗 클라우드 환경 내에서 구현된 RAG 시스템의 기능, 정확성, 효율성을 검증하기 위해 엄격한 테스트를 수행합니다. 다양한 시나리오를 테스트하여 잠재적인 한계나 개선이 필요한 부분을 파악하세요.

테스트 결과와 피드백을 바탕으로 시스템을 최적화하고, 알고리즘을 개선하고, 매개변수를 조정하거나, 필요에 따라 하드웨어/소프트웨어 구성 요소를 업그레이드하여 성능을 개선하세요.

프라이빗 클라우드에서 RAG 구현을 위한 6가지 도구

다음은 프라이빗 클라우드 환경 내에서 검색 증강 세대(RAG)를 구현하는 데 필수적인 도구와 프레임워크에 대한 개요입니다:

1. 언어 모델 임베딩하기

  • BERT (트랜스포머의 양방향 인코더 표현): BERT는 검색어에 포함된 단어의 문맥을 이해하도록 설계된 사전 학습된 강력한 언어 모델입니다. 프라이빗 클라우드 환경 내에서 특정 검색 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.
  • GPT (생성형 사전 학습 트랜스포머): GPT 모델은 주어진 프롬프트에 따라 사람과 유사한 텍스트를 생성하는 데 탁월합니다. RAG 시스템에서 응답이나 콘텐츠를 생성하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

2. 벡터 데이터베이스

  • 크로마: 크로마는 임베딩과 같은 고차원 데이터를 처리하는 데 최적화된 벡터 검색 엔진입니다. 임베딩을 효율적으로 저장하고 검색하여 유사도 검색을 빠르게 수행할 수 있습니다.
  • Weaviate: Weaviate는 벡터화된 데이터를 관리하고 쿼리하는 데 적합한 오픈소스 벡터 검색 엔진입니다. 유연성과 확장성을 제공하여 대규모 데이터 세트를 다루는 RAG 구현에 이상적입니다.

3. 임베딩 생성을 위한 프레임워크

  • 텐서플로: 텐서플로는 머신러닝 모델을 만들고 관리하기 위한 도구와 리소스를 제공합니다. 임베딩을 생성하고 RAG 시스템에 통합하기 위한 라이브러리를 제공합니다.
  • PyTorch: PyTorch는 유연성과 사용 편의성으로 잘 알려진 또 다른 인기 딥 러닝 프레임워크입니다. 임베딩 모델 생성과 RAG 워크플로로의 통합을 지원합니다.

4. RAG 통합 플랫폼

  • 포옹하는 얼굴 트랜스포머: 이 라이브러리는 BERT 및 GPT를 포함한 다양한 사전 학습 모델을 제공하여 RAG 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다. 임베딩 및 언어 모델 상호작용을 처리하기 위한 도구를 제공합니다.
  • OpenAI의 GPT3 API: OpenAI의 API는 GPT-3에 대한 액세스를 제공하여 개발자가 강력한 언어 생성 기능을 활용할 수 있도록 지원합니다. GPT-3를 RAG 시스템에 통합하면 콘텐츠 생성 및 응답 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

5. 클라우드 서비스

  • AWS (Amazon Web Services) 또는 Azure: 클라우드 서비스 제공업체는 RAG 구현을 호스팅하고 확장하는 데 필요한 인프라와 서비스를 제공합니다. 머신 러닝 애플리케이션에 적합한 가상 머신, 스토리지, 컴퓨팅 성능과 같은 리소스를 제공합니다.
  • 구글 클라우드 플랫폼 (GCP): GCP는 머신 러닝과 AI를 위한 도구와 서비스 제품군을 제공하여 프라이빗 클라우드 환경에서 RAG 시스템을 배포하고 관리할 수 있도록 합니다.

6. 사용자 지정 개발 도구

  • 파이썬 라이브러리: 이 라이브러리는 데이터 조작, 수치 계산, 머신 러닝 모델 개발에 필수적인 기능을 제공하며, 맞춤형 RAG 솔루션을 구현하는 데 필수적입니다.
  • 사용자 지정 API 스크립트: 특정 요구 사항에 따라 프라이빗 클라우드 인프라 내에서 RAG 구성 요소를 미세 조정하고 통합하기 위해 사용자 지정 API 및 스크립트를 개발해야 할 수도 있습니다.

이러한 리소스는 프라이빗 클라우드 설정 내에서 임베딩 생성, 모델 통합 및 RAG 시스템의 효율적인 관리를 촉진하는 데 중추적인 역할을 합니다.

이제 프라이빗 클라우드를 위한 RAG의 기본 사항을 알았으니, 위에서 언급한 효과적인 도구를 사용하여 구현할 차례입니다.

2024년 상위 8대 텍스트 임베딩 모델

text embedding models

이 두 라인의 관계에 대해 묻는다면 어떤 대답을 하시겠습니까?

먼저: 텍스트 임베딩이란 무엇인가요?

둘째: [-0.03156438, 0.0013196499, -0.0171-56885, -0.0008197554, 0.011872382, 0.0036221128, -0.0229156626, -0.005692569, … (여기에 포함될 1600개 이상의 항목].

대부분의 사람들은 이 둘의 연관성을 모를 것입니다. 첫 번째 줄은 평범한 영어로 ‘임베딩’의 의미를 묻고 있지만, 두 번째 줄은 숫자가 많아서 우리 인간에게는 이해가 되지 않습니다.

사실 두 번째 줄은 첫 번째 줄의 표현(임베딩)입니다. OpenAI GPT -3의 텍스트 임베딩-ada-002 모델에 의해 생성되었습니다.

이 과정을 통해 질문은 컴퓨터가 단어 뒤에 숨겨진 의미를 이해하는 데 사용하는 일련의 숫자로 바뀝니다.

두 사람의 관계를 해독하기 위해 머리를 긁적이며 고민하고 있다면 이 글을 읽어보세요.

텍스트 임베딩의 기본 사항과 상위 8가지 모델에 대해 알아두면 도움이 될 만한 내용을 다루었습니다!
시작해 보겠습니다.

텍스트 임베딩 모델이란 무엇인가요?

AI 모델과 컴퓨터 애플리케이션이 우리가 말하려는 내용을 어떻게 이해하는지 궁금한 적이 있나요?

맞아요, 그들은 우리가 하는 말을 이해하지 못합니다.

사실, 그들은 효과적으로 수행하기 위한 지침을 ‘내장’하고 있습니다.

아직도 헷갈리세요? 자, 단순화해 보겠습니다.

머신 러닝과 인공 지능에서 이것은 텍스트, 그림 또는 기타 종류의 표현과 같은 복잡하고 다차원적인 데이터를 더 낮은 차원의 공간으로 단순화하는 기술입니다.

임베딩은 알고리즘을 사용하거나 연산을 수행하는 등 컴퓨터가 정보를 더 쉽게 처리할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

따라서 기계의 매개 언어 역할을 합니다.

그러나 텍스트 임베딩은 단어, 문장 또는 문서와 같은 텍스트 데이터를 가져와 저차원 벡터 공간에 표시되는 벡터로 변환하는 작업과 관련이 있습니다.

숫자 형식은 텍스트의 의미 관계, 문맥 및 의미를 전달하기 위한 것입니다.

텍스트 인코딩 모델은 인코딩 시 보존되는 단어 또는 짧은 글의 유사성을 제공하기 위해 개발되었습니다.

그 결과, 동일한 의미를 나타내는 단어와 유사한 언어적 맥락에 있는 단어는 이 다차원 공간에서 가까운 벡터를 가지게 됩니다.

텍스트 임베딩은 텍스트 데이터 처리의 효율성을 높이기 위해 기계의 이해력을 자연어 이해에 가깝게 만드는 것을 목표로 합니다.

텍스트 임베딩이 무엇을 의미하는지 이미 알고 있으므로 단어 임베딩과 이 접근 방식의 차이점을 살펴보겠습니다.

단어 임베딩과 텍스트 임베딩: 차이점은 무엇인가요?

단어 임베딩과 텍스트 임베딩 모두 다양한 유형의 임베딩 모델에 속합니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다.

  • 단어 임베딩은 특정 텍스트에서 단어를 고정된 차원 벡터로 표현하는 것과 관련이 있습니다. 그러나 텍스트 임베딩에는 전체 텍스트 단락, 문장 또는 문서를 숫자 벡터로 변환하는 작업이 포함됩니다.
  • 단어 임베딩은 자연어 이해, 감정 분석, 단어 유사도 계산과 같은 단어 수준 위주의 작업에 유용합니다. 동시에 텍스트 임베딩은 더 큰 텍스트 덩어리를 이해하고 분석해야 하는 문서 요약, 정보 검색, 문서 분류와 같은 작업에 더 적합합니다.
  • 일반적으로 단어 임베딩은 특정 단어를 둘러싼 로컬 컨텍스트에 따라 달라집니다. 그러나 텍스트 임베딩은 전체 텍스트를 문맥으로 간주하므로 단어 임베딩보다 더 광범위합니다. 알고리즘이 전체 의미 구조와 문장 또는 문서 간의 상호 연관성을 알 수 있도록 전체 텍스트 정보의 완전한 의미를 파악하는 것을 목표로 합니다.

알아야 할 상위 8가지 텍스트 임베딩 모델

텍스트 임베딩 모델에는 컴퓨터가 텍스트 정보를 이해하고 관리하는 방식에 혁신을 가져온 여러 가지 혁신적인 기술이 있습니다.

다음은 자연어 처리(NLP) 및 AI 기반 애플리케이션에 큰 영향을 미친 8가지 영향력 있는 텍스트 임베딩 모델입니다:

1. Word2Vec

Word2Vec으로 알려진 이 선구적인 모델은 기본적으로 고정된 차원 벡터에 매핑된 주변 문맥 단어의 표현인 단어 임베딩을 생성합니다.

이는 단어 간의 유사성을 드러내고 알고리즘이 단어가 사용되는 환경에 따라 단어의 의미를 이해할 수 있도록 의미 관계를 보여줍니다.

2. 글로브(단어 표현을 위한 글로벌 벡터)

특정 문맥 내에서 통계적으로 중요한 단어 간의 관계에만 집중하는 것이 아니라, GloVe는 전체 말뭉치에서 단어 간의 관계를 반영하는 의미 있는 단어 표현을 생성합니다.

3. FastText

Facebook AI Research에서 설계한 FastText는 단어를 n-그램 단위의 문자 가방으로 표현하여 하위 단어 정보를 사용합니다. 이를 통해 OOV를 효과적으로 수용하고 서로 다른 단어의 형태적 유사성을 강조할 수 있습니다.

4. ELMO(언어 모델 임베딩)

단어 임베딩에 대한 컨텍스트를 제공하기 위해 ELMO는 심층 양방향 언어 모델의 내부 상태에 의존합니다.

이러한 단어 임베딩은 전체적인 문맥을 파악할 수 있어 더욱 의미가 있습니다.

5. BERT(트랜스포머의 양방향 인코더 표현)

BERT는 단어의 문맥을 양방향으로 이해하도록 설계된 트랜스포머 기반 모델입니다.

앞뒤 단어의 문맥에 따라 단어의 의미를 해석할 수 있어 보다 정확한 언어 이해가 가능합니다.

6. GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)

GPT 모델은 언어 생성의 대가입니다. 이러한 모델은 사전 학습 중에 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 일관된 텍스트를 생성함으로써 시퀀스의 다음 단어를 예측합니다.

7. Doc2Vec

Word2Vec의 확장 기능인 Doc2Vec은 전체 문서나 단락을 고정된 크기의 벡터에 삽입할 수 있습니다. 이 모델은 문서에 고유한 표현을 할당하여 텍스트 간의 유사성 비교를 가능하게 합니다.

8. USE(범용 문장 인코더)

전체 문장 또는 단락에 대한 임베딩은 USE라는 Google 도구로 수행됩니다. 다양한 텍스트 길이를 고정된 크기의 벡터로 효율적으로 인코딩하여 의미적 의미를 고려하고 문장을 더 간단하게 비교할 수 있도록 합니다.

자주 묻는 질문:

1. SaaS 플랫폼 또는 회사에 텍스트를 삽입하면 어떤 이점이 있나요?

개선된 텍스트 임베딩 모델은 사용자가 생성한 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 하여 SaaS 플랫폼을 확장합니다. 스마트 검색 기능, 추천을 통한 개인화된 사용자 경험, 고급 감성 분석 기능을 제공하여 더 높은 수준의 사용자 참여를 유도함으로써 기존 사용자를 유지할 수 있습니다.

2. 텍스트 임베딩 모델을 배포할 때 고려해야 할 주요 사항은 무엇인가요?

텍스트 임베딩 모델을 구현할 때 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.

  • 모델과 애플리케이션의 목적과의 호환성
  • 대규모 데이터 세트를 위한 확장성
  • 생성된 임베딩의 해석 가능성 및
  • 계산을 효과적으로 통합하는 데 필요한 리소스입니다.

3. 텍스트 임베딩 모델의 어떤 고유 기능을 사용하여 SaaS 솔루션을 개선할 수 있나요?

예, 실제로 텍스트 임베딩 모델은 특히 고객 리뷰 검토, 기사 재정렬 알고리즘, 봇을 위한 문맥 이해, 빠른 데이터 검색 등 일반적으로 최종 사용자의 경험과 수익성을 높여주는 SaaS 솔루션을 크게 향상시킵니다.

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