생성형 AI란 무엇인가?
최근 다양한 산업 분야에서 생성형 AI 기술이 빠르게 확산되고 있다.
생성형 AI는 사용자의 입력(프롬프트)을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술이다.
과거 AI가 주로 데이터를 분석하거나 분류하는 데 활용되었다면, 생성형 AI는 새로운 데이터를 만들어내는 것에 집중한다.
생성형 AI에 대한 제대로 된 이해를 위해 아래와 같은 내용을 정리해 보겠다.
- AI 기술의 발전 흐름
- 생성형 AI의 기본 구조
- 생성형 AI가 주목받는 이유
- 생성형 AI와 LLM
- LLM과 SLM
- 생성형 AI 종류
- 대표적인 LLM 모델
AI 기술의 발전 흐름
생성형 AI의 위치를 이해하기 위해 AI 기술의 발전 흐름을 먼저 살펴보자.
Artificial Intelligence (AI)
AI는 1956년부터 시작된 오래된 연구 분야이다.
인간의 지능을 복제하거나 능가할 수 있는 지능형 기계를 만들고자 하는 컴퓨터 과학의 한 분야이다.
Machine Learning (기계 학습)
1997년경부터 기계 학습이 본격적으로 주목받기 시작한다.
기계 학습은 데이터를 학습하여 스스로 의사결정이나 예측을 수행하는 기술이다.
Deep Learning (딥러닝)
2017년부터는 딥러닝이 AI 혁신의 중심에 섰다.
딥러닝은 신경망(Neural Network) 구조를 깊게 쌓아 데이터를 처리하고 결과를 도출한다.
특히 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 분야에서 강력한 성능을 보인다.
AI 기술 구조
AI (Artificial Intelligence)
│
└── Machine Learning (기계 학습)
│
└── Deep Learning (딥러닝)
│
├── 다양한 응용 분야
│ ├── 이미지 인식
│ ├── 음성 인식
│ ├── 자연어 처리 (NLP)
│ └── Generative AI (생성형 AI)
│ │
│ ├── 이미지 생성 (ex. DALL·E, Midjourney)
│ ├── 오디오 생성 (ex. TTS, AI 음악)
│ ├── 비디오 생성
│ └── LLM (Large Language Model, 대규모 언어 모델) # 텍스트 생성 특화
│ │
│ ├── GPT 시리즈 (OpenAI, ex. GPT-4)
│ │ └── ChatGPT (서비스/애플리케이션)
│ │
│ ├── Gemini (Google DeepMind)
│ │ └── Gemini 서비스 (ex. Google 검색 통합, 모바일 앱)
│ │
│ ├── Claude (Anthropic)
│ │ └── Claude.ai (웹 서비스)
│ │
│ ├── LLaMA (Meta)
│ │ └── 연구 커뮤니티 중심 사용, 오픈소스
│ │
│ ├── Mistral (Mistral AI)
│ │ └── 경량 고성능 LLM, OSS 기반
│ │
│ ├── Command R (Cohere)
│ │ └── 검색 최적화, RAG 사용에 강점
│ │
│ └── 기타 다양한 LLM (BLOOM, XGen 등)
생성형 AI의 기본 구조
입력 - 텍스트
생성형 AI는 보통 텍스트 입력을 기반으로 작동한다.
사용자가 질문, 명령어, 설명 등 자연어로 텍스트를 입력하면 AI가 이를 분석하여 적절한 출력을 생성한다.
출력 - 다양한 형식의 생성 결과
입력된 텍스트는 AI 모델이 학습한 데이터와 알고리즘을 통해 다음과 같은 다양한 형태의 결과로 변환된다:
- 텍스트 생성 → 블로그 글, 기사, 이메일, 코드, 요약문 등
- 이미지 생성 → 텍스트 설명을 기반으로 새로운 이미지 생성 (ex. 고양이가 우주복을 입은 그림)
- 오디오 생성 → 텍스트를 음성으로 변환하거나 음악을 생성 (ex. TTS, AI 작곡)
- 의사결정 지원 → 추천, 분류, 전략 제안 등의 결과 제공
생성형 AI가 주목받는 이유
생성형 AI는 사람이 직접 만들어야 했던 콘텐츠를 자동으로 생성함으로써 업무 효율성을 크게 높인다.
또한 디자인, 작문, 기획 등 창의적인 작업에서도 강력한 도구로 활용된다.
특히 기업들은 마케팅 콘텐츠 제작, 고객 서비스 자동화, 디자인 프로토타입 제작 등 다양한 영역에서 생성형 AI를 적극적으로 도입하고 있다.
생성형 AI와 LLM, 무엇이 다른가?
'생성형 AI'와 'LLM(대규모 언어 모델)'은 종종 혼동되는 개념이다.
- LLM은 생성형 AI의 한 영역
- 생성형 AI는 LLM보다 상위 개념이며, LLM은 텍스트 생성에 특화된 생성형 AI 기술 중 하나
- LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 자연스러운 언어를 생성하는 모델
- LLM을 기반으로 구현된 대표적 생성형 AI 서비스
- GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈, Gemini, Claude 등
LLM과 SLM
- LLM(Large Language Model) : 범용 고성능 모델, 다양한 텍스트 생성·이해·요약 등 가능
- ㄴ 규모가 크고 클라우드에서 주로 운영된다.
- SLM(Small Language Model) : 경량화된 모델, 디바이스 안에서 빠르게 동작하거나 특정 작업에 최적화된다.
- ㄴ 모바일, PC, 엣지 디바이스에서 사용된다.
최근 LLM이 고성능을 유지하면서도 너무 무겁기 때문에 SLM으로 작은 모델을 만들고 기기 내 탑재하는 추세가 증가하고 있다.
- 스마트폰에 내장된 SLM → 오프라인에서도 AI 비서 기능 지원
- IoT 기기에서 사용되는 SLM → 빠른 응답 + 프라이버시 보호
LLM과 SLM 차이
| 구분 | LLM | SLM |
| 의미 | 대규모 언어 모델 | 소규모 언어 모델 |
| 파라미터 수 | 수십억 ~ 수천억 개 | 수천만 ~ 수억 개 |
| 모델 크기 | 매우 크고 무겁다 (대형 서버 필요) | 가볍고 소형화 가능 (모바일·엣지에서도 동작 가능) |
| 학습 데이터 | 인터넷 전체 수준의 대규모 데이터 | 비교적 작고 특화된 데이터 |
| 성능 | 고성능, 다양한 분야에서 높은 생성 품질 | 특정 도메인에 최적화하거나 경량 서비스에 적합 |
| 응답 속도 | 느릴 수 있음 (대형 모델) | 빠름 (경량화된 모델) |
| 하드웨어 요구사항 | GPU 클러스터 필요 | CPU 또는 작은 GPU에서도 구동 가능 |
| 활용 예시 | ChatGPT, Claude, Gemini 등 | 모바일 앱 내 LLM, 개인 비서, IoT 기기 내 챗봇 등 |
| 주요 목적 | 다양한 작업 처리 / 범용성 | 특정 용도 특화 / On-device 사용 (엣지 AI) |
대표적인 LLM 모델
| 모델 이름 | 개발사/기관 | 주요 특징 |
| GPT 시리즈 (GPT-4, GPT-3.5 등) | OpenAI | 대중적이고 ChatGPT 서비스에 활용 |
| Gemini 1.5 Pro | Google DeepMind | 다중 모달 지원, Google 서비스와 통합 |
| Claude 3 Opus | Anthropic | 고성능, 윤리적 AI, 장문 처리 강점 |
| LLaMA 3 | Meta | 오픈소스, 연구 커뮤니티 중심 활용 |
| Mistral 7B, Mistral Mixtral | Mistral AI | 경량 고성능 LLM, 오픈 소스 |
| Command R | Cohere | 검색(RAG)에 최적화된 LLM |
생성형 AI 종류
생성형 AI
├── 텍스트 생성 (Language Generation)
│ ├── LLM (대규모 언어 모델)
│ │ ├── GPT-4, Claude, Gemini 등
│ ├── SLM (소규모 언어 모델)
│ ├── Phi-3, LLaMA 3-8B, Gemma 등
│
├── 이미지 생성 (Image Generation)
│ ├── DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion 등
│
├── 오디오 생성 (Audio Generation)
│ ├── TTS, AI 음악, ElevenLabs, MusicLM 등
│
├── 비디오 생성 (Video Generation)
│ ├── Sora, Pika Labs, Runway Gen-3 등
정리!
- 생성형 AI(Generative AI) 는 기존 데이터를 학습하여 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 기술이다.
- 기존 AI가 데이터를 분석·분류·예측하는 데 주로 사용되었다면, 생성형 AI는 완전히 새로운 결과물을 만들어내는 데 중점을 둔다.
- LLM(Large Language Model)과 SLM(Small Language Model) 은 생성형 AI 중 텍스트 생성 영역에 특화된 모델이다.
- LLM은 고성능 대규모 언어 모델로 다양한 텍스트 생성·이해·요약 작업을 수행하며, SLM은 경량화된 언어 모델로 모바일·엣지 디바이스 등에서 빠르고 효율적으로 동작하도록 설계된다.
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