게시일: 2024년 3월 19일
기고자: Vrunda Gadesha, Eda Kavlakoglu
텍스트 생성은 일관성 있고 의미 있는 텍스트를 자동으로 생성하는 프로세스로 문장, 단락 또는 전체 문서의 형태를 띨 수 있습니다. 여기에는 자연어 처리(NLP), 머신 러닝, 및 딥 러닝 알고리즘과 같은 분야에서 찾을 수 있는 다양한 기술이 포함되어 입력 데이터를 분석하고 인간과 유사한 텍스트를 생성합니다. 이것의 목표는 문법적으로 정확할 뿐만 아니라 맥락적으로 적절하고 의도한 청중의 관심을 끄는 텍스트를 만드는 것입니다.
텍스트 생성의 역사는 1950년대와 1960년대의 초기 컴퓨터 과학 연구로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 그러나 이 분야는 1980년대와 1990년대에 인공 지능의 출현과 기계 학습 알고리즘의 부상으로 진정으로 도약했습니다. 최근 몇 년 동안 딥 러닝과 neural networks의 발전으로 생성된 텍스트의 품질과 다양성이 크게 향상되었습니다.1.
강력한 자연어 처리(NLP) 시스템의 두 가지 필수 구성 요소인 자연어 생성(NLG)과 자연어 이해(NLU)는 서로 다른 용도로 사용됩니다.
Natural language understanding(NLU)는 기계가 인간의 언어에서 의미 있는 정보를 가치 있는 방식으로 이해하고, 해석하고, 추출하는 능력을 말합니다. 여기에는 감정 분석, named entity recognition, 품사 태그 지정 및 구문 분석과 같은 작업이 포함됩니다. NLU는 기계가 인간 언어 입력의 컨텍스트, 의도 및 의미론적 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다.
자연어 생성(NLG)은 기계가 명확하고, 간결하며, 매력적인 인간과 유사한 텍스트나 음성을 생성하는 능력을 말합니다. 여기에는 텍스트 요약, 스토리텔링, 대화 시스템 및 음성 합성과 같은 작업이 포함됩니다. NLG는 기계가 인간이 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 의미 있고 일관된 응답을 생성하는 데 도움이 됩니다.
NLU는 인간의 언어를 이해하는 데 중점을 두는 반면 NLG는 인간과 유사한 언어를 생성하는 데 중점을 둡니다. 둘 다 자연스럽고 의미 있는 방식으로 인간과 효과적으로 통신할 수 있는 고급 NLP 애플리케이션을 구축하는 데 중요합니다.
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효율성 향상: 텍스트 생성은 많은 양의 텍스트를 생성하는 데 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 제품 설명, 소셜 미디어 게시물 또는 기술 문서 생성을 자동화하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 팀이 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.2
창의력 향상: 인공지능은 사람이 직접 제작할 수 없는 독특하고 독창적인 콘텐츠를 빠른 속도로 생성할 수 있습니다. 이를 통해 이야기, 시 또는 음악과 같이 더욱 혁신적이고 매력적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 또한 텍스트 생성은 새로운 아이디어와 관점을 제공하므로 창작의 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.
접근성 향상: 텍스트 생성은 대체 형식이나 언어로 텍스트를 생성하여 장애가 있거나 언어 장벽이 있는 사람을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 청각 장애인, 난청인, 비원어민, 시각 장애인 등 더 많은 사람들이 정보에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.
고객 참여도 향상: 개인화된 맞춤형 텍스트 생성은 기업과 조직이 고객과 더 효과적으로 소통할 수 있도록 도와줍니다. 개인의 선호도와 행동에 맞게 콘텐츠를 맞춤화함으로써 기업은 보다 의미 있고 관련성 있는 상호 작용을 만들어 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.
향상된 언어 학습: 텍스트 생성은 개선을 위한 피드백과 제안을 제공하여 언어 학습자에게 유용한 도구가 될 수 있습니다. 특정 언어 스타일 또는 장르의 텍스트를 생성함으로써 학습자는 보다 구조화되고 안내되는 방식으로 작문 기술을 연습하고 개발할 수 있습니다.
텍스트 생성 기술에서는 이러한 방법이 최대한의 잠재력을 발휘하기 위해 해결해야 하는 몇 가지 문제가 발생합니다. 이러한 과제에는 생성된 텍스트의 품질 보장, 생성된 출력의 다양성 촉진, 윤리적 고려 사항 및 개인 정보 보호 문제 해결이 포함됩니다.
품질: 텍스트 생성에서 가장 중요한 과제 중 하나는 생성된 텍스트의 품질을 보장하는 것입니다. 생성된 텍스트는 일관되고 의미 있고 상황에 적합해야 합니다. 또한 의도한 의미를 정확하게 반영해야 하며 오해의 소지가 있거나 잘못된 정보를 생성하지 않아야 합니다.
다양성: 텍스트 생성의 두 번째 과제는 생성된 출력의 다양성을 촉진하는 것입니다. 생성된 텍스트가 정확하고 일관성이 있어야 하지만 다양한 관점, 스타일 및 목소리를 반영하는 것도 중요합니다. 이 과제는 자연어 처리와 같은 응용 분야에서 특히 관련이 있으며, 정확할 뿐만 아니라 매력적이고 읽기 쉬운 텍스트를 만드는 것이 목표입니다.
윤리 및 개인정보 보호: 텍스트 생성의 세 번째 과제는 윤리적 고려 사항과 개인정보 보호 문제를 해결하는 것입니다. 텍스트 생성 기술이 더욱 정교해짐에 따라 오해의 소지가 있거나 유해한 텍스트를 생성하거나 사람들의 개인 정보를 침해하는 데 사용될 위험이 있습니다.
텍스트 생성 기술의 과제는 중요하며 신중한 고려와 주의가 필요합니다. 이러한 문제는 통계 모델, neural networks, 트랜스포머 기반 모델과 같은 고급 기법을 통해 해결됩니다. 이러한 모델은 API 및 오픈 소스 Python 스크립트와 함께 채택될 수 있습니다. 이러한 모델을 미세 조정하면 고품질의 다양하고 논리적으로 정확하며 윤리적으로 건전한 텍스트를 제공할 수 있습니다. 이와 함께 생성형 AI와 함께 텍스트 생성 기술이 책임감 있고 효과적으로 사용되도록 보장하고 이점을 극대화하고 위험을 최소화하는 것이 중요합니다.3
통계적 모델: 이러한 모델은 일반적으로 대규모 텍스트 데이터 세트를 사용하여 인간 언어의 패턴과 구조를 학습한 다음 이러한 지식을 사용하여 새로운 텍스트를 생성합니다. 통계 모델은 훈련 데이터와 유사한 텍스트를 생성하는 데는 효과적일 수 있지만, 창의적이고 다양한 텍스트를 생성하기에는 어려울 수 있습니다. N-gram 모델과 조건부 랜덤 필드(CRF)는 널리 사용되는 통계 모델입니다.
신경망: 인공 신경망을 사용하여 데이터 패턴을 식별하는 기계 학습 알고리즘입니다. API를 통해 개발자는 창의적이고 다양한 텍스트 생성을 위해 사전 훈련된 모델을 활용하여 훈련 데이터의 복잡성을 밀접하게 반영할 수 있습니다. 생성된 텍스트의 품질은 학습 데이터에 크게 의존합니다. 그러나 이러한 네트워크에는 최적의 성능을 위해 상당한 컴퓨팅 리소스와 광범위한 데이터가 필요합니다.4
순환 신경망(RNN): 이는 문장 또는 단락의 단어 시퀀스와 같은 순차적 데이터를 처리하는 데 최적화된 기본 유형의 신경망입니다. 시퀀스를 이해해야 하는 작업에 탁월하여 대규모 언어 모델(LLM) 개발의 초기 단계에서 유용합니다. 그러나 RNN은 확장된 텍스트에 대한 장기적인 종속성으로 인한 문제에 직면해 있으며, 이는 순차적 처리 특성에서 비롯된 한계입니다. 정보가 네트워크를 통해 진행됨에 따라 초기 입력 영향이 줄어들어 역전파 중에 업데이트가 축소되고 긴 시퀀스 연결을 유지하는 모델의 능력을 방해하는 '소실 그래디언트' 문제가 발생합니다. 강화 학습의 기술을 통합하면 이러한 문제를 완화하기 위한 전략을 제공할 수 있으며, 이러한 네트워크에서 시퀀스 메모리 및 의사 결정 프로세스를 강화하기 위한 대체 학습 패러다임을 제공할 수 있습니다.5
장단기 기억 네트워크(LSTM): 이는 메모리 셀을 사용하여 장기간에 걸쳐 정보를 저장하고 액세스하는 유형의 Neural Networks입니다. LSTM은 문서에서 문장 간의 관계와 같은 장기적인 종속성을 처리하는 데 효과적일 수 있으며 일관성 있고 상황에 적합한 텍스트를 생성할 수 있습니다.6
변압기 기반 모델: 이러한 모델은 자기 주의 메커니즘을 사용하여 순차적 데이터를 처리하는 Neural Networks 유형입니다. 트랜스포머 기반 모델은 학습 데이터에서 복잡한 패턴과 구조를 학습하고 학습 데이터와 유사한 새 텍스트를 생성할 수 있으므로 창의적이고 다양한 텍스트를 생성하는 데 효과적일 수 있습니다. RNN 및 LSTM과 같은 기존 접근 방식과 달리 트랜스포머 기반 모델은 데이터를 순차적이 아닌 병렬로 처리한다는 뚜렷한 이점이 있습니다. 이를 통해 대규모 데이터 세트에 대한 장기적인 종속성을 보다 효율적으로 처리할 수 있으므로 이러한 모델은 기계 번역 및 텍스트 요약과 같은 자연어 처리 애플리케이션에 특히 강력합니다.7
생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT): GPT는 대량의 텍스트 데이터 세트를 학습하여 사람과 유사한 텍스트를 생성하는 트랜스포머 기반 모델입니다. GPT는 학습 데이터에서 복잡한 패턴과 구조를 학습하고 학습 데이터와 유사한 새로운 텍스트를 생성할 수 있기 때문에 창의적이고 다양한 텍스트를 생성하는 데 효과적일 수 있습니다.8
변압기의 양방향 엔코더 표현(BERT): BERT는 단어의 양방향 표현을 생성하기 위해 대규모 텍스트 데이터 세트에서 훈련되는 변환기 기반 모델입니다. 이는 문장 앞과 뒤의 단어 문맥을 평가한다는 것을 의미합니다. 이러한 포괄적인 컨텍스트 인식을 통해 BERT는 언어 뉘앙스에 대한 미묘한 이해를 달성하여 매우 정확하고 일관된 텍스트 생성을 달성할 수 있습니다. 이 양방향 접근 방식은 단방향 모델에 비해 더 완전한 컨텍스트를 제공하여 질문 답변 및 named entity recognition과 같은 심층적인 언어 이해가 필요한 애플리케이션에서 BERT의 성능을 향상시키는 주요 차이점입니다.9
따라서 텍스트 생성 기술, 특히 Python으로 구현된 텍스트 생성 기술은 영어를 비롯한 여러 언어에서 생성형 AI에 접근하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 개발자와 데이터 과학자는 허깅 페이스와 같은 플랫폼에서 훈련된 모델을 사용하여 정교한 텍스트 생성 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있는 수많은 오픈 소스 도구와 리소스에 액세스할 수 있습니다. Python, AI 및 데이터 과학의 선두주자인 것은 이러한 모델과의 상호작용을 간소화하는 라이브러리를 제공하여 접두사 또는 템플릿 조정을 통한 사용자 지정과 다양한 애플리케이션을 위한 텍스트 데이터 조작을 가능하게 합니다. 또한 고급 디코딩 전략과 함께 모델 성능을 평가하기 위한 메트릭 및 벤치마크를 사용하여 생성된 텍스트가 높은 수준의 일관성 및 관련성을 충족하도록 보장합니다.
텍스트 생성은 다양한 영역에서 폭넓게 적용할 수 있는 다용도 도구입니다. 다음은 텍스트 생성 애플리케이션의 몇 가지 예입니다.
웹 사이트 및 블로그에 대한 블로그 게시물 및 기사를 자동으로 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 시스템은 독자의 관심사와 선호도에 맞는 독특하고 매력적인 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있습니다.
신문, 잡지 및 기타 언론 매체에 대한 뉴스 기사 및 보고서를 자동으로 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 시스템은 독자의 관심과 선호도에 맞게 조정된 시기적절하고 정확한 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있습니다.
Facebook, Twitter 및 기타 플랫폼에 대한 소셜 미디어 게시물을 자동으로 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 시스템은 독자의 관심사와 선호도에 맞춰 매력적이고 유익한 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있습니다.
전자 상거래 웹 사이트 및 온라인 마켓플레이스에 대한 제품 설명 및 리뷰를 자동으로 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 시스템은 독자의 관심사와 선호도에 맞는 상세하고 정확한 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있습니다.
강력한 AI 모델을 가진 작가를 위한 창의적인 글쓰기 프롬프트를 자동으로 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 시스템은 작성자의 관심과 선호도에 맞게 조정된 독특하고 영감을 주는 아이디어를 자동으로 생성할 수 있습니다.
이는 서로 다른 언어 간의 텍스트를 자동으로 번역하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 시스템은 독자의 관심사와 선호도에 맞는 정확하고 유창한 번역을 자동으로 생성할 수 있습니다.
고객 서비스 및 지원을 위한 챗봇 대화를 자동으로 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 시스템은 독자의 관심사와 선호도에 맞게 조정된 개인화되고 매력적인 대화를 자동으로 생성할 수 있습니다.
또한 긴 문서를 간결한 버전으로 압축하여 고급 자연어 처리 및 머신 러닝 알고리즘을 통해 주요 정보를 보존합니다. 이 기술을 사용하면 뉴스 기사에서 학술 연구에 이르기까지 광범위한 콘텐츠를 빠르게 이해할 수 있어 정보 접근성과 효율성이 향상됩니다.
텍스트 생성은 홈 자동화 및 개인 지원을 위한 가상 비서 상호 작용을 자동으로 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 시스템은 독자의 관심사와 선호도에 맞게 조정된 개인화되고 편리한 상호 작용을 자동으로 생성할 수 있습니다.
텍스트 생성은 엔터테인먼트 및 교육 목적으로 스토리와 내러티브를 자동으로 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 시스템은 독자의 관심과 선호도에 맞게 조정된 독특하고 매력적인 스토리를 자동으로 생성할 수 있습니다.
1 Lin, Z., Gong, Y., Shen, Y., Wu, T., Fan, Z., Lin, C., ... & Chen, W. (2023년 7월). Text generation with diffusion language models: A pre-training approach with continuous paragraph denoise. International Conference on Machine Learning (pp. 21051-21064). PMLR.
2 Prabhumoye, S., Black, A., & Salakhutdinov, R. (2020). Exploring Controllable Text Generation Techniques. , 1-14. https://doi.org/10.18653/V1/2020.COLING-MAIN.1.
3 Yu, W., Yu, W., Zhu, C., Li, Z., Hu, Z., Wang, Q., Ji, H., & Jiang, M. (2020년). A Survey of Knowledge-enhanced Text Generation. ACM Computing Surveys, 54, 1 - 38. https://doi.org/10.1145/3512467.
4 Zhang, Y. (2020). Deep Learning Approaches to Text Production. Computational Linguistics, 46, 899-903. https://doi.org/10.1162/coli_r_00389.
5 Su, Y., Lan, T., Wang, Y., Yogatama, D., Kong, L., & Collier, N. (2022년). A Contrastive Framework for Neural Text Generation. ArXiv, abs/2202.06417.
6 S. Chandar, M. M. Khapra, H. Larochelle and B. Ravindran, "Correlational Neural Networks," in Neural Computation, vol. 28, no. 2, pp. 257-285, Feb. 2016, doi: 10.1162/NECO_a_00801.
7 Rahali, A., & Akhloufi, M. A. (2023년). End-to-end transformer-based models in textual-based NLP. AI, 4(1), 54-110.
8 Khalil, F., & Pipa, G. (2021). 8 Khalil, F., & Pipa, G. (2021). Journal of Big Data, 9, 1-21. https://doi.org/10.1186/s40537-022-00663-7.
9 Devlin, J., Chang, M., Lee, K., & Toutanova, K. (2019년). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. , 4171-4186. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423.
10 M. Suzuki, N. Itoh, T. Nagano, G. Kurata and S. Thomas, "Improvements to N-gram Language Model Using Text Generated from Neural Language Model," ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Brighton, UK, 2019년, pp. 7245-7249, doi: 10.1109/ICASSP.2019.8683481.
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