쉽게 이해하는 인공지능과 자연어 처리: 언어 모델, 단어 벡터화, 신경망, 트랜스포머

쉽게 이해하는 인공지능과 자연어 처리: 언어 모델, 단어 벡터화, 신경망, 트랜스포머

인공지능(AI)은 우리의 일상에 깊숙이 자리잡고 있습니다. 스마트폰의 음성 비서, 자동 번역 서비스, 추천 시스템 등 다양한 AI 기술들이 우리의 생활을 편리하게 해주고 있습니다. 그러나 인공지능과 관련된 용어들은 종종 너무 전문적이고 복잡하게 느껴져서, 일반인들이 접근하기 어려운 경우가 많습니다. 이번 글에서는 인공지능의 자연어 처리(NLP) 분야에서 자주 언급되는 주요 개념들을 쉽게 이해할 수 있도록 설명해보겠습니다.

 

1. 언어 모델: 컴퓨터가 언어를 이해하도록 돕는 기술

언어 모델이란?

언어 모델은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 돕는 기술입니다. 컴퓨터는 사람처럼 언어를 자연스럽게 이해하지 못하기 때문에, 언어 모델이 필요합니다. 언어 모델은 주어진 단어나 문맥을 바탕으로 다음에 올 단어를 예측하거나, 주어진 문장을 바탕으로 적절한 응답을 생성하는 역할을 합니다.

쉽게 이해하는 예시

예를 들어, 우리가 "나는 오늘 아침에"라고 말하면, 다음에 올 단어가 "밥을 먹었다"일 확률이 높다는 것을 언어 모델이 예측할 수 있습니다. 이처럼 언어 모델은 문맥을 이해하고, 자연스럽게 다음에 올 단어를 예측하는 역할을 합니다.

 

 

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2. 단어 벡터화: 컴퓨터가 단어의 의미를 이해하는 방법

단어 벡터화란?

단어 벡터화는 컴퓨터가 단어의 의미를 숫자로 표현하는 방법입니다. 컴퓨터는 단어 자체를 이해하지 못하므로, 단어를 숫자나 좌표로 변환하여 의미를 파악하려고 합니다. 이를 벡터화라고 부르며, 숫자로 변환된 단어들은 서로 간의 의미적 유사성을 파악할 수 있게 됩니다.

쉽게 이해하는 예시

"왕"과 "여왕"이라는 단어가 있습니다. 이 두 단어는 비슷한 의미를 가지고 있죠. 단어 벡터화는 "왕"과 "여왕"을 특정 숫자 좌표로 변환하고, 그 좌표들이 가까이 있도록 만듭니다. 이렇게 함으로써 컴퓨터는 "왕"과 "여왕"이 비슷한 의미를 가진 단어라는 것을 이해하게 됩니다.

3. 신경망: 컴퓨터가 생각하도록 돕는 구조

신경망이란?

신경망은 컴퓨터가 데이터를 학습하고, 그 데이터를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 돕는 인공지능 구조입니다. 인간의 뇌가 신경세포(뉴런)들로 연결되어 있는 것처럼, 컴퓨터의 신경망도 여러 계층의 뉴런들로 구성되어 있습니다. 각 계층은 이전 계층에서 받은 정보를 처리하고, 다음 계층으로 전달하는 방식으로 작동합니다.

쉽게 이해하는 예시

신경망을 예로 들면, 우리가 어떤 사진을 보고 "이건 고양이야!"라고 판단하는 과정을 컴퓨터가 모방하는 것이라고 생각하면 됩니다. 컴퓨터는 여러 단계(계층)를 거쳐서 이미지를 분석하고, 그것이 고양이인지 아닌지 결정을 내리게 됩니다. 이 과정에서 신경망이 사용됩니다.

4. 트랜스포머: AI의 혁신적인 언어 처리 기술

트랜스포머란?

트랜스포머는 인공지능이 언어를 처리하는 방식에서 큰 혁신을 가져온 기술입니다. 이전의 모델들은 단어를 순차적으로 처리해야 했기 때문에 속도가 느리고, 긴 문장이나 문맥을 이해하는 데 어려움이 있었습니다. 그러나 트랜스포머는 이 문제를 해결하며, 문장 전체를 한 번에 이해하고 처리할 수 있게 만들었습니다.

쉽게 이해하는 예시

이전의 방법을 사용하면, 컴퓨터는 책의 첫 페이지부터 끝 페이지까지 하나씩 읽어야만 내용을 이해할 수 있었습니다. 하지만 트랜스포머는 책의 모든 페이지를 동시에 펼쳐서 읽을 수 있는 능력을 가졌다고 생각하면 됩니다. 이를 통해 컴퓨터는 문장의 앞뒤 맥락을 한 번에 파악하고, 더 정확한 이해와 응답을 생성할 수 있습니다.

 

결론: 인공지능의 자연어 처리, 이제는 쉽게 이해할 수 있다

인공지능과 자연어 처리에 사용되는 기술들은 처음 접하면 복잡하고 어렵게 느껴질 수 있습니다. 그러나 언어 모델, 단어 벡터화, 신경망, 트랜스포머 등 주요 개념들을 일상적인 예시와 함께 이해하면 그리 어렵지 않다는 것을 알 수 있습니다. 이 기술들은 우리가 사용하는 다양한 AI 서비스의 핵심 기술이며, 앞으로도 우리의 생활을 더욱 편리하고 풍요롭게 만들어줄 것입니다.