훈련 vs 추론: 최고의 동맹

점점 더 많은 기업들이 추론 서비스를 출시하고 있습니다. AI 환경은 매우 복잡해졌으며, 알아야 할 것들이 계속해서 늘어나고 있습니다.

생성형 AI에 대한 많은 관심이 집중되고 있지만, 텍스트 프롬프트를 입력하고 완벽한 결과물을 얻는 것은 생각처럼 쉽지 않습니다. 이 글에서는 생성형 AI의 두 가지 핵심 프로세스인 훈련(training)과 추론(inference)에 대해 살펴보겠습니다.

훈련 프로세스란 무엇인가?

기계 학습은 인간의 뇌와 유사합니다. 우리 뇌의 수십억 개의 뉴런이 서로 소통하기 위해 움직이는 것처럼, 인공 신경망(ANN)과 생물학적 뉴런을 모방한 노드 계층도 유사하게 작동합니다. 초기 훈련 단계에서는 인간이 감독하는 "레이블이 지정된 데이터"를 사용했으나, 이는 결국 단조로운 작업이 되었습니다. 그 후 자기 지도 학습과 준지도 학습에서 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 방대한 양의 정보를 제공하는 빅데이터가 등장했습니다.

기계 학습 모델의 새로운 학습 과정은 정확한 예측을 위해 반복적인 시행착오를 거쳐야 하며, 이것이 바로 순전파(forward propagation)와 역전파(backpropagation)입니다. 데이터가 한 층에서 다음 층으로 이동할 때 데이터 매개변수에 가중치 점수가 부여되며, 순전파와 역전파는 이 가중치 점수가 정확하고 데이터 학습 단계가 정확한 출력을 생성하도록 보장합니다.

추론 프로세스란 무엇인가?

훈련 과정을 통해 모델을 훈련하고 테스트할 수 있지만, 많은 사람들이 관심을 갖는 다음 단계는 기계 학습 모델이 레이블이 지정되지 않은.데이터를 어떻게 처리하는지입니다. 이것이 추론이 다음 큰 주목을 받는 이유입니다.

추론의 논리적 정의는 증거와 추론에 기반한 아이디어나 결론입니다. 이는 지식을 바탕으로 집단적 결정을 내리는 것입니다. 그렇다면 기계 학습에서는 어떻게 작동할까요? 추론 과정은 입력된 새 데이터의 매개변수를 훈련 및 테스트 단계에서 이미 학습한 정보를 사용하여 비교합니다. 이 과정에서 모델 출력에 대한 인간의 개입은 레이블이 지정된 데이터를 생성하는 데 사용되며, 이는 향후 훈련 모델 처리에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 출력이 정확하고 정확도 수준을 향상시켜 모델 개선에 도움이 됩니다.

훈련과 추론 간의 동맹

훈련과 추론 과정을 반복적으로 거치는 것이 인공지능을 더 스마트하고 효과적으로 만드는 비결입니다.

두 프로세스는 서로 깊이 연결되어 있습니다. 훈련 측면은 데이터 내의 패턴, 관계 및 맥락을 더 잘 이해하기 위한 모델의 기초를 다지며, 이는 나중에 활용될 수 있습니다. 추론 측면은 훈련 단계를 실제 행동으로 옮기고 이 학습된 지식을 우리가 매일 사용하는 실제 시나리오에 적용하는 것입니다.

훈련 없이는 추론이 없고, 추론 없이는 훈련 단계에 제공할 피드백이 없습니다. 하나 없이 다른 하나를 이해할 수 없습니다.