이 기사는 생성적 AI에 대한 초보자 가이드로, Google의 Vertex AI 내에서의 핵심 기술과 기능을 자세히 설명합니다. 생성적 AI 모델의 기능, 사용자 정의, 외부 정보 접근 및 안전 조치를 다루며, 생성적 AI 워크플로우와 프롬프트 설계의 중요성도 설명합니다.
주요 포인트
독특한 통찰
실용적 응용
핵심 주제
핵심 통찰
학습 성과
• 주요 포인트
1
생성적 AI 기술 및 응용 프로그램에 대한 포괄적인 개요.
2
모델 사용자 정의 및 안전 기능에 대한 명확한 설명.
3
원하는 출력을 생성하는 데 있어 프롬프트 설계의 중요성에 대한 심층 논의.
• 독특한 통찰
1
생성적 AI 모델에서 다중 모달 기능의 통합.
2
실시간 외부 정보 접근을 위한 기반 및 기능 호출의 중요성.
• 실용적 응용
이 기사는 실제 응용 프로그램에서 생성적 AI를 사용하는 데 대한 실용적인 지침을 제공하여 AI 솔루션을 구현하려는 개발자와 기업에 유용합니다.
생성적 AI는 genAI 또는 gen AI로도 알려져 있으며, 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 모델을 개발하는 데 중점을 둔 빠르게 발전하는 기계 학습 분야입니다. 이러한 모델은 종종 대형 언어 모델(LLM)이라고 불리며, 자연어를 이해하고 생성하도록 설계되었습니다. 그러나 이들의 능력은 텍스트를 넘어 이미지, 비디오 및 오디오와 같은 여러 양식을 포함합니다. 이러한 다재다능함은 다양한 형식의 콘텐츠를 처리하고 생성할 수 있는 다중 모달 모델의 개발로 이어졌습니다.
“ 생성적 AI의 핵심 구성 요소
생성적 AI의 실제 응용 프로그램에서의 효과는 여러 핵심 기능에 의존합니다:
1. 작업 적응: 모델은 고유한 사용 사례에 특정한 새로운 작업을 학습하고 수행할 수 있어야 합니다. Vertex AI는 모델 조정을 통해 이를 가능하게 합니다.
2. 외부 정보 접근: 모델은 훈련 데이터 외부의 정보에 접근해야 관련성과 정확성을 유지할 수 있습니다. Vertex AI는 이를 기반 및 기능 호출 기능을 통해 지원합니다.
3. 콘텐츠 안전성: 유해하거나 공격적인 콘텐츠 생성을 방지하기 위해 모델은 강력한 안전 필터가 필요합니다. Vertex AI는 생성적 AI 서비스의 책임 있는 사용을 촉진하기 위해 내장된 안전 기능을 통합하고 있습니다.
“ 콘텐츠 생성 프로세스
생성적 AI 워크플로우는 일반적으로 사용자가 모델에 자연어 요청을 보내는 프롬프트로 시작됩니다. 프롬프트 설계는 원하는 응답을 이끌어내는 데 중요합니다. Vertex AI Studio는 사용자가 프롬프트를 효과적으로 다듬을 수 있도록 돕는 프롬프트 관리 도구를 제공합니다.
프롬프트가 수신되면, 그것은 기초 모델에 의해 처리되어 응답을 생성합니다. 이 응답은 사용자에게 반환되기 전에 인용 확인 및 안전 필터링을 거칩니다. Vertex AI는 또한 사용자가 생성된 콘텐츠를 점진적으로 받을 수 있도록 응답 스트리밍 옵션을 제공합니다.
“ Vertex AI의 기초 모델
Vertex AI는 관리되는 API를 통해 다양한 생성적 AI 기초 모델에 대한 접근을 제공합니다. 여기에는:
1. Gemini API: 고급 추론, 다중 턴 채팅, 코드 생성 및 다중 모달 프롬프트를 제공합니다.
2. Imagen API: 이미지 생성, 편집 및 시각적 캡션에 특화되어 있습니다.
3. MedLM: 의료 질문 응답 및 요약에 중점을 둡니다(비공식 GA).
사용자는 Model Garden에서 이러한 Google 모델과 오픈 모델 및 파트너 모델을 탐색할 수 있습니다. 각 모델은 크기, 양식 및 비용이 다르므로 사용자는 특정 요구에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.
“ 모델 사용자 정의 및 조정
기초 모델의 성능과 효율성을 향상시키기 위해 Vertex AI는 모델 조정 기능을 제공합니다. 이 프로세스는 사용자가 모델의 기본 동작을 사용자 정의할 수 있도록 하여 복잡한 프롬프트에 의존하지 않고도 일관되고 원하는 결과를 보장합니다. 모델 조정은 프롬프트를 단순화하여 요청의 비용과 대기 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
Vertex AI는 조정된 모델의 성능을 평가하기 위한 평가 도구도 제공합니다. 모델이 생산 준비가 되면, 엔드포인트에 배포하고 표준 MLOps 워크플로우처럼 모니터링할 수 있습니다.
“ 외부 정보 접근
Vertex AI는 모델이 외부 API 및 실시간 정보에 접근할 수 있는 여러 방법을 제공합니다:
1. 기반: 모델 응답을 진실의 출처에 연결하여 환각을 줄이고 정확성을 향상시킵니다.
2. RAG(검색 증강 생성): 모델을 문서 및 데이터베이스와 같은 외부 지식 출처에 연결하여 보다 유익한 응답을 제공합니다.
3. 기능 호출: 모델이 외부 API와 상호작용하여 실시간 정보에 접근하고 실제 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
“ 책임 있는 AI 및 안전 조치
Vertex AI는 책임 있는 AI 관행과 콘텐츠 안전성을 우선시합니다. 프롬프트와 응답 모두는 잠재적으로 유해한 콘텐츠에 대한 미리 정의된 임계값을 초과하지 않도록 안전 검사를 거칩니다. 프롬프트나 응답이 차단되면, Vertex AI는 이를 차단하고 대체 응답을 반환합니다. 이러한 보호 계층은 기술의 윤리적 사용을 유지하고 공격적이거나 민감한 콘텐츠 생성을 방지하는 데 도움을 줍니다.
“ Vertex AI Studio 경험
Vertex AI Studio는 사용자의 계정 유형에 따라 다양한 경험을 제공합니다:
1. Google Cloud 계정 없음: 제한된 기능, 로그인 필요 없음, 다중 모달 모델에 대해 분당 2개의 쿼리.
2. Google Cloud 무료 체험 계정: 프롬프트 갤러리 및 기록을 포함한 더 많은 기능에 접근할 수 있으며, 90일 동안 최대 $300의 크레딧을 제공합니다.
3. 기존 Google Cloud 계정: 고급 매개변수, 조정 및 API 사용을 포함한 모든 기능에 완전 접근 가능하며, 청구가 필요합니다.
“ Vertex AI에서 생성적 AI 시작하기
Vertex AI에서 생성적 AI를 탐색하기 시작하려면:
1. Vertex AI Studio 또는 Vertex AI API를 사용하여 빠른 시작 튜토리얼을 시도해 보세요.
2. Model Garden에서 사전 훈련된 모델을 탐색하세요.
3. 다양한 프로그래밍 언어에 대한 Vertex AI Gemini API SDK 참조를 참조하세요.
4. 책임 있는 AI 모범 사례 및 Vertex AI의 안전 필터에 대해 알아보세요.
5. 가격을 이해하고 OpenAI 라이브러리를 사용하여 Gemini를 호출하는 옵션을 탐색하세요.
이러한 리소스와 도구를 활용함으로써 개발자와 기업은 생성적 AI의 힘을 활용하여 다양한 분야에서 혁신적인 애플리케이션과 솔루션을 만들 수 있습니다.
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