AI Engineer의 '사부작' 공간

LLaMA의 지능을 깨우는 문지기: 게이팅(Gating) 메커니즘 완전 정복인공지능, 특히 거대 언어 모델(LLM)의 세계는 복잡하고 정교한 아키텍처로 이루어져 있습니다. 그중에서도 LLaMA와 같은 최신 모델의 성능을 극대화하는 핵심 요소 중 하나가 바로 피드포워드(FeedForward) 신경망 내에 숨겨진 게이팅(Gating) 메커니즘입니다. 이는 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어, 어떤 정보를 통과시키고 어떤 정보를 차단할지 지능적으로 제어하는 '문지기' 역할을 수행합니다. 이번 글에서는 LLaMA의 심장에서 정보의 흐름을 조율하는 게이팅 메커니즘의 원리를 깊이 있게 파헤쳐 보고자 합니다. 게이팅이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 LLM에서 필수적인 기술로 자리 잡았는지 알아 보겠습니다.게..

LLaMA 성능의 비밀: Up & Down Projection의 원리와 두 가지 효과거대 언어 모델(LLM)의 세계는 마치 수많은 부품이 정교하게 맞물려 돌아가는 복잡한 기계 장치와 같습니다. LLaMA와 같은 최신 모델의 놀라운 성능을 제대로 이해하려면 그 내부 부품, 특히 피드포워드 네트워크(Feed-Forward Network, FFN)의 작동 방식을 깊이 들여다볼 필요가 있습니다. 오리지널 트랜스포머 아키텍처의 FFN은 LLaMA에서 한 단계 더 발전했는데, 그 핵심적인 변화 중 하나가 바로 Up & Down Projection 기법입니다. "정보의 차원을 늘렸다가 다시 줄인다"는 단순해 보이는 이 과정에는 사실 모델의 성능을 극대화하는 두 가지 강력한 비밀이 숨어있습니다. 이번 글에서는 Up &..

Lost in the Middle: LLM은 왜 긴 글의 중간을 기억하지 못할까?대규모 언어 모델(LLM) 기반의 챗봇에게 긴 보고서나 여러 문서를 주고 요약을 요청했을 때, 어딘가 중요한 내용이 빠진 듯한 느낌을 받은 적이 있으신가요? 이는 단순히 모델의 실수가 아니라, 현재 LLM 기술이 가진 흥미로운 한계를 보여주는 현상입니다. LLM이 긴 문맥(Context)의 중간에 있는 정보를 제대로 활용하지 못하는 이 문제를 'Lost in the Middle' 이라고 부릅니다. 이 현상은 '건초더미에서 바늘 찾기(Needle-in-a-Haystack)'라는 유명한 테스트를 통해 널리 알려졌습니다. 이 테스트는 Paul Graham의 에세이들을 취합하여 최대 128K 토큰에 가까운 긴 문서를 준비하고, 문서..

GQA (Grouped Query Attention): 성능과 속도의 절묘한 줄타기, MHA와 MQA를 넘어서거대 언어 모델(LLM)의 심장에는 '어텐션(Attention)'이라는 핵심 메커니즘이 자리 잡고 있습니다. 이는 모델이 문장의 어떤 부분에 더 집중해야 할지 결정하는 능력으로, 인간의 독해 방식과 유사합니다. 초기 트랜스포머 모델의 멀티 헤드 어텐션(MHA)은 뛰어난 성능을 보였지만, 모델이 커지면서 막대한 계산 비용과 메모리 대역폭이라는 치명적인 병목 현상에 부딪혔습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 시도 끝에, 성능과 효율성 사이의 완벽한 균형점을 찾은 기술이 등장하게 되었습니다. GQA(Grouped Query Attention) 입니다. 이 글에서는 MHA(Mulit Head At..

RoPE(Rotary Position Embedding): 절대 위치를 넘어 "상대적" 관계를 회전으로 새기는 임베딩의 혁신자연어 처리(NLP) 모델에게 문장이란 단순한 단어의 나열이 아닙니다. "왕이 왕비에게 반지를 주었다"와 "왕비가 왕에게 반지를 주었다"는 같은 단어로 이루어져 있지만, 단어의 순서, 즉 '위치' 때문에 전혀 다른 의미를 가집니다. 이처럼 트랜스포머와 같은 언어 모델이 단어의 순서와 위치 관계를 이해하도록 돕는 기술이 바로 '포지셔널 인코딩(Positional Encoding)'입니다. 초기 트랜스포머는 모든 단어에 절대적인 좌석 번호를 부여하는 방식(Absolute Positional Embedding)을 사용했습니다. 하지만 이 방식은 단어 간의 '상대적 거리'를 명시적으로 알려..

멀티모달 모델 평가의 복잡성: 여러 감각을 통합하는 AI의 진정한 실력 측정하기현대 인공지능의 발전은 마치 인간의 감각 기관이 진화하는 과정과 닮아 있습니다. 과거 AI가 단일한 감각, 즉 텍스트나 이미지 중 하나만을 처리했다면, 이제는 인간처럼 시각, 청각, 언어를 동시에 이해하고 통합하는 멀티모달 AI의 시대가 열렸습니다. 하지만 이러한 복합적 능력을 가진 AI를 평가하는 것은 마치 오케스트라의 연주를 평가하는 것처럼 복잡하고 정교한 과정을 요구합니다. 각 악기의 개별 연주 실력뿐만 아니라 전체적인 조화와 협연 능력까지 종합적으로 판단해야 하기 때문입니다. 멀티모달 모델 평가는 단순히 정답률을 측정하는 것을 넘어서, 모델이 서로 다른 유형의 정보를 얼마나 효과적으로 통합하고 추론할 수 있는지를 종합적..

트랜스포머 모델 해석 기법: 모델 속내를 들여다보는 방법들인공지능 분야에서 혁신적인 발전을 이끌고 있는 트랜스포머 모델은 그 뛰어난 성능만큼이나 복잡한 내부 작동 방식으로 인해 '블랙 박스'라는 별명을 가지고 있습니다. 트랜스포머 모델이 특정 예측이나 출력을 생성하는 이유를 이해하는 것은 모델의 디버깅, 신뢰도 향상, 성능 개선, 그리고 안전성 확보에 매우 중요합니다. 마치 복잡한 기계의 작동 원리를 파악하기 위해 다양한 도구를 사용하는 것처럼, 트랜스포머 모델의 속내를 들여다보기 위한 다양한 해석 기법들을 살펴보도록 하겠습니다.트랜스포머 모델, 왜 해석해야 할까요?트랜스포머 모델은 자연어 처리(NLP) 분야에서 괄목할 만한 성과를 거두며 다양한 분야에 적용되고 있지만, 모델의 의사 결정 과정을 이해하는..

생성 모델 벤치마크의 그림자: 알려진 한계와 '게임화' 문제 파헤치기생성 모델 연구가 눈부시게 발전하면서, 모델의 성능을 측정하고 서로 비교하는 기준점의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 바로 '벤치마크'가 그 역할을 수행하며, 연구 개발의 나침반이 되어줍니다. 하지만 이 편리한 도구 이면에는 우리가 반드시 인지해야 할 몇 가지 잘 알려진 한계점과 문제들이 도사리고 있습니다. 때로는 이러한 문제들이 '게임화(Gaming)'이라는 현상으로 이어져, 벤치마크 점수가 모델의 실제 능력을 제대로 반영하지 못하는 상황을 만들기도 합니다. 이번 글에서는 생성 모델 벤치마크가 가진 주요 한계점들을 살펴보고, 이것이 왜 중요한 문제인지 자세히 알아보겠습니다.벤치마크의 주요 한계점과 '게임화' 문제벤치마크는 분명 유용한 ..

텍스트-이미지 모델, 얼마나 잘 그리고 있을까? CLIP, FID, 다양성으로 평가하기마법처럼 텍스트만 입력하면 뚝딱 이미지를 만들어내는 텍스트-이미지 모델! "푸른 초원에서 책을 읽는 고양이"라고 말하면 상상 속 장면이 눈앞에 펼쳐지니, 정말 놀라운 기술이죠. 하지만 이 모델들이 얼마나 '잘' 그리고 있는지, 우리가 원하는 바를 정확히 표현해 내는지는 어떻게 알 수 있을까요? 마치 화가의 그림을 감상하듯, 모델이 생성한 이미지도 다양한 기준으로 평가받습니다. 이 글에서는 텍스트-이미지 모델의 성능을 평가하는 주요 잣대인 프롬프트 정렬(CLIP 점수), 이미지 품질/사실성(FID), 그리고 다양성에 대해 쉽고 자세하게 알아보겠습니다.프롬프트 정렬 및 충실성: CLIP 점수 – "내 말을 얼마나 잘 알아들..

LLM 추론 능력, 어떻게 평가하고 어떤 기준으로 판단할까? 주요 벤치마크 완전 정복인공지능(AI) 분야, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 눈부신 발전은 이제 우리 일상 깊숙이 들어와 있습니다. 단순히 정보를 검색하고 요약하는 것을 넘어, LLM이 마치 인간처럼 생각하고 문제를 해결하는 능력, 즉 '추론 능력'을 선보이기 시작했습니다. 하지만 이러한 추론 능력을 어떻게 객관적으로 평가하고, 어떤 기준으로 그 수준을 가늠할 수 있을까요? 이 글에서는 LLM의 추론 능력이란 무엇이며, 이를 평가하는 주요 벤치마크에는 어떤 것들이 있는지 쉽고 자세하게 살펴보겠습니다.LLM의 추론 능력이란 무엇일까요?LLM의 추론 능력이란, 단순히 저장된 정보를 꺼내는 것을 넘어, 주어진 정보를 바탕으로 논리적인 단계를 거쳐..

LLM 추론 성능 극대화: 정적 배칭 vs 연속 배칭, 그리고 vLLM의 마법대규모 언어 모델(LLM)은 이제 우리 삶 깊숙이 들어와 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 하지만 LLM을 실제 서비스에 적용하려면, 특히 여러 사용자의 요청을 동시에 처리해야 하는 상황에서는 '추론(inference)' 과정의 효율성이 매우 중요합니다. 마치 수많은 손님이 동시에 주문하는 인기 맛집처럼, LLM 서버도 밀려드는 요청들을 빠르고 정확하게 처리해야 사용자의 만족도를 높일 수 있습니다. 이를 위해 등장한 핵심 기술 중 하나가 바로 배칭(Batching)입니다.배칭은 여러 요청을 한데 묶어 GPU와 같은 병렬 처리 하드웨어에서 한 번에 연산함으로써 처리 효율을 높이는 기법입니다. 오늘은 LLM 추론 시 사용되는..

AI 모델 배포, ONNX와 TensorRT로 날개를 달다공들여 개발한 인공지능 모델, 이제 실제 서비스라는 무대에 오를 시간입니다. 하지만 훈련된 모델을 실제 서비스 환경에 성공적으로 배포하고 사용자에게 최상의 경험을 제공하기까지는 '최적화'라는 중요한 과정이 남아있습니다. 아무리 뛰어난 모델이라도 실제 환경에서 느리게 작동하거나 과도한 자원을 소모한다면 그 가치는 퇴색될 수밖에 없습니다. 마치 최고의 레시피로 만든 요리라도, 실제 손님에게 제공되기까지 시간이 너무 오래 걸린다면 만족도가 떨어지는 것과 같죠. 이러한 문제를 해결하고, 우리 모델이 실제 환경에서 빠르고 효율적으로 추론(inference)을 수행하도록 돕는 두 가지 강력한 도구가 바로 ONNX(Open Neural Network Excha..

FlashAttention: GPU 메모리 계층을 정복한 어텐션 효율의 혁신트랜스포머 모델이 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야의 혁신을 이끌면서, 그 심장과도 같은 '어텐션(Attention)' 메커니즘의 중요성은 날로 커지고 있습니다. 어텐션은 모델이 입력 시퀀스 내 다양한 정보 조각들에 선택적으로 집중하여 정교한 문맥 이해를 가능하게 하는 핵심 기술입니다. 하지만 이 강력한 능력의 이면에는 시퀀스 길이가 길어질수록 계산량과 메모리 사용량이 눈덩이처럼 불어나는 문제가 숨어 있었습니다. 이는 모델 학습 및 추론 속도를 저해하고, 더 긴 문맥을 처리하는 데 있어 명확한 한계점으로 작용했습니다. 이러한 난제를 해결하기 위해 혜성처럼 등장한 'FlashAttention'은 마치 숙련된 외과 의사가 막..

추측 디코딩: 거대 언어 모델(LLM) 추론에 날개를 달아주는 기술거대 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 능력으로 자연어 처리 분야에 혁명을 일으켰습니다. 하지만 LLM이 점점 더 정교해짐에 따라 계산적인 문제, 특히 추론 과정에서의 속도 저하라는 큰 장벽에 직면하게 되었습니다. LLM은 일반적으로 한 번에 하나의 토큰을 순차적으로 생성하는 자기회귀적(autoregressive) 디코딩 방식을 사용하는데, 이로 인해 상당한 추론 지연 시간이 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 혁신적인 기법이 바로 추측 디코딩(Speculative Decoding)입니다. 추측 디코딩은 마치 숙련된 작가와 빠른 초고 작가가 협업하듯, 더 빠르고 효율적인 텍스트 생성을 목표로 합니다..

LLM이 진실을 말하고 있을까? TruthfulQA와 LLM 신뢰도 검증 방법론대규모 언어 모델(LLM)이 우리 일상과 업무에 깊숙이 스며들면서, 이 똑똑한 인공지능이 제공하는 정보가 과연 믿을 만한 것인지에 대한 관심이 뜨겁습니다. LLM이 때때로 그럴듯하게 꾸며낸 이야기, 즉 '환각(Hallucination)'을 만들어내는 경우가 있기 때문입니다. 이는 LLM의 신뢰도와 직결되는 문제로, 단순한 정답률 측정만으로는 그 진실성을 파악하기 어렵습니다. 마치 사람의 지식을 평가할 때 단순히 암기력만 보는 것이 아니라, 정보의 출처를 따져보고 논리적인 오류는 없는지 살피는 것과 같습니다. 그렇다면 LLM이 생성하는 정보가 사실에 기반하는지, 아니면 그저 환각에 불과한지를 어떻게 체계적으로 평가할 수 있을까요..

생성 AI 평가의 딜레마: 자동화 지표 vs 인간 평가, 무엇이 더 정확할까?인공지능(AI)이 만들어내는 글과 그림, 음악은 날이 갈수록 정교해지고 있습니다. SF 영화에서나 보던 일들이 현실이 되는 것을 보며 감탄하면서도, 한편으로는 이런 질문이 떠오릅니다. "이 AI가 얼마나 잘 만들었는지는 어떻게 알 수 있을까?" 마치 미슐랭 스타 셰프가 새로운 요리를 선보였을 때, 그 맛과 창의성을 평가하는 것처럼 생성 모델의 결과물을 평가하는 것은 생각보다 복잡하고 어려운 문제입니다. 정해진 답이 있는 시험 문제와는 달리, 생성 모델의 평가는 다각적이고 때로는 주관적인 판단이 필요하기 때문입니다. 이번 글에서는 생성 모델 평가가 왜 까다로운지, 그리고 현재 주로 사용되는 평가 방법인 '자동화된 지표'와 '인간 ..

LangGraph: LLM, 단순 '텍스트 생성기'를 넘어 '지능형 문제 해결사'로 거듭나다최근 몇 년간 거대 언어 모델(LLM)은 자연어 이해와 생성 능력에서 놀라운 발전을 보여주며, 우리의 삶과 산업 전반에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 마치 인간처럼 글을 쓰고, 대화하며, 복잡한 질문에도 답하는 LLM의 능력은 무궁무진한 가능성을 열어주었죠. 하지만 이런 LLM도 만능은 아닙니다. 때로는 앞서 했던 말을 기억하지 못하거나, 복잡한 작업을 스스로 계획하고 실행하는 데 어려움을 겪기도 합니다. 마치 뛰어난 암기력을 가진 학생이지만, 배운 지식을 응용하거나 실제 문제를 해결하는 데는 서툰 모습과 같다고 할까요? 이러한 LLM의 한계를 극복하고, LLM을 단순한 '언어 도구'에서 스스로 목표를 설정하고, ..

프롬프트: LLM이 스스로 계획하고 도구를 사용하는 ReAct 프레임워크인공지능이 단순히 사람의 질문에 답하는 수동적인 존재에서, 스스로 생각하고 계획을 세워 능동적으로 문제를 해결하는 디지털 파트너로 진화하고 있습니다. 마치 숙련된 비서가 복잡한 업무를 체계적으로 처리하듯, 현대의 대규모 언어모델(LLM)은 이제 프롬프트를 통해 스스로 작업을 계획하고, 필요한 도구를 찾아 사용하며, 실시간으로 정보를 수집하여 최적의 해답을 도출할 수 있게 되었습니다. 이러한 변화의 중심에는 바로 '프롬프트 엔지니어링'과 'ReAct(Reason and Act)' 프레임워크가 있습니다. 단순한 지시문을 넘어 LLM에게 체계적 사고와 전략적 행동을 유도하는 이 기술들은 AI의 활용 범위를 폭발적으로 확장시키고 있습니다. ..

CoT 프롬프트의 그림자: LLM 다단계 추론, 왜 여전히 어려울까?"1부터 100까지 모든 숫자를 더하면 얼마일까요?" ChatGPT에게 이런 질문을 던지면, 마치 수학 선생님처럼 친절하게 단계별로 설명해줍니다. "먼저 등차수열의 합 공식을 사용해보겠습니다. n(n+1)/2 공식에 n=100을 대입하면... 100×101/2 = 5050입니다." 이렇게 차근차근 풀어주는 모습을 보면, 마치 LLM이 진짜로 '생각'하고 '추론'하는 것처럼 느껴집니다. 연쇄적 사고(Chain-of-Thought, CoT)와 같은 프롬프트 엔지니어링 기법은 분명 LLM의 문제 해결 능력을 놀랍도록 향상시켰습니다. 하지만 "기존에 없던 새로운 수학 정리를 증명해보세요"나 "이 소설 속 인물의 심리를 바탕으로 다음 장면을 예측..

연쇄적 사고(CoT)와 사고의 트리(ToT): 단순 답변을 넘어선 LLM의 체계적 추론 혁명대규모 언어 모델(LLM)은 놀라운 속도로 발전하며 우리 삶의 다양한 영역에 영향을 미치고 있습니다. 하지만 복잡한 문제 해결이나 다단계 추론 능력에 있어서는 여전히 개선의 여지가 있죠. 마치 우리가 어려운 문제를 풀 때 단순히 답만 찾는 것이 아니라, 문제 해결 과정을 단계별로 차근차근 생각하는 것처럼 말입니다. LLM도 이러한 인간의 사고 과정을 모방하여 더 높은 수준의 추론 능력을 발휘하도록 돕는 다양한 프롬프팅 기법들이 연구되고 있습니다. 그중에서도 특히 주목받는 두 가지 전략, 바로 연쇄적 사고(Chain-of-Thought, CoT) 프롬프팅과 사고의 트리(Tree-of-Thoughts, ToT) 프롬프..

인 컨텍스트 학습(ICL)과 모델 규모: 크기가 만들어내는 마법대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 세계는 마치 끊임없이 확장하는 우주와 같습니다. 그 안에서 발견되는 놀라운 능력 중 하나가 바로 인 컨텍스트 학습(In-Context Learning, ICL)입니다. ICL이란 LLM이 모델의 가중치(파라미터)를 전혀 변경하지 않고, 오직 프롬프트 내에 제시된 몇 개의 예시(이를 '퓨샷 샘플'이라고도 합니다)나 지시사항만을 보고 새로운 작업을 수행하거나 특정 방식으로 응답하는 능력을 의미합니다. 마치 우리가 새로운 보드게임의 규칙을 설명서 없이 몇 번의 시범 플레이만 보고 배우는 것과 비슷하죠. 기존의 머신러닝 모델이 특정 작업을 위해 방대한 데이터를 학습하고 모델 자체를..

모델 경량화의 핵심, 양자화: PTQ, QAT 심층 분석과 GPTQ/AWQ 최신 동향대규모 언어 모델(LLM)은 놀라운 가능성을 제시하지만, 그 거대한 크기와 막대한 연산량은 실제 서비스 환경에 부담을 줍니다. 마치 최첨단 기술이 집약된 거대한 엔진을 소형차에 탑재하려는 도전과 같습니다. 이 문제를 해결하는 핵심 기술 중 하나가 바로 양자화(Quantization)입니다. 양자화는 모델이 정보를 표현하고 계산하는 데 사용하는 숫자의 정밀도(비트 수)를 낮추는 기법입니다. 일반적으로 사용되는 32비트 부동소수점(FP32) 대신, 16비트 부동소수점(FP16, BF16)이나 8비트 정수(INT8) 등으로 변환하여 모델을 더 가볍고 빠르게 만듭니다. 고해상도 원본 이미지를 품질 손실은 최소화하면서 웹용으로 압..

초거대 AI 훈련, 메모리 병목 현상 돌파구: ZeRO 3단계 완전 정복AI 모델의 크기가 기하급수적으로 커지면서, 이를 훈련하기 위한 GPU 메모리 요구량 또한 천정부지로 치솟고 있습니다. 이는 마치 도시 전체를 레고로 만드는 초대형 프로젝트에서, 각 조립가(GPU)가 자신의 작은 작업대(GPU 메모리) 위에 도시 전체에 필요한 모든 종류의 블록(모델 상태 정보)을 전부 올려놓고 작업하려는 것과 같습니다. 당연히 작업 공간은 순식간에 가득 차 버리겠죠. 이러한 메모리 병목 현상을 해결하기 위해 ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)라는 혁신적인 기술이 등장했습니다. ZeRO는 여러 GPU가 협력하여 모델을 훈련할 때, 각 GPU가 중복으로 가지고 있어야 했던 정보들을 효율적으로 나누어..

파운데이션 모델 훈련의 혁신: 병렬 처리로 한계를 넘어서다인공지능(AI) 분야, 특히 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 영역에서 파운데이션 모델의 등장은 가히 혁명적이었습니다. GPT, BERT와 같은 거대 언어 모델(LLM)부터 시작해 이미지 생성 모델에 이르기까지, 이들 모델은 이전에는 상상하기 어려웠던 수준의 성능을 보여주며 다양한 산업에 큰 영향을 미치고 있습니다. 하지만 이러한 강력한 성능 뒤에는 엄청난 규모의 모델 크기와 방대한 학습 데이터라는 과제가 숨어있습니다. "4개의 GPU로 분산 훈련을 시행하면, 1개의 GPU로 훈련하는 것보다 4배로 성능이 빨라질까?"라는 질문에 대한 답은 놀랍게도 "그렇다"입니다. 실제 테스트 결과 GPU 증가에 따라 이미지 분류의 경우 선형적으로 초당 이미지 ..

AI 이미지 생성 모델 파인튜닝: 나만의 아티스트를 만드는 기술마치 숙련된 화가가 자신만의 독특한 화풍을 개발해 나가듯이, 사전 훈련된 AI 이미지 생성 모델도 특정 스타일이나 주제에 맞게 조정할 수 있습니다. 이러한 과정을 '파인튜닝(Fine-tuning)'이라고 하는데, 이는 마치 잘 훈련된 요리사에게 특정 지역의 전통 요리법을 추가로 가르쳐 그 분야의 전문가로 만드는 것과 같습니다. 하지만 모든 요리사가 같은 방식으로 새로운 레시피를 배우지 않듯이, AI 모델을 파인튜닝하는 방법도 여러 가지가 있습니다. 각 방법은 맞춤 설정의 깊이, 필요한 데이터 양, 계산 자원 요구량 등에서 서로 다른 특징을 가집니다. 이번 글에서는 이미지 생성 모델의 주요 파인튜닝 기법들과 각각의 특징, 그리고 적용 시 주의해..

ControlNet: AI 이미지 생성의 패러다임을 바꾼 혁신적 제어 아키텍처AI 이미지 생성 기술은 텍스트만으로도 놀라운 예술 작품을 창조해내는 경지에 도달했습니다. 하지만 창작자들이 정말로 원했던 것은 단순한 생성이 아니라 '정밀한 제어'였습니다. "왼손을 들고 미소 짓는 여성"이라고 텍스트로 요청해도 AI가 정확히 그 포즈를 구현해주지 못하거나, 특정 구도의 건축물을 그려달라고 해도 의도와 전혀 다른 결과물이 나오는 경우가 빈번했기 때문입니다. 근본적인 한계를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 ControlNet입니다. ControlNet은 단순히 새로운 모델을 만든 것이 아니라, 기존의 강력한 확산 모델들에 정교한 '조종 시스템'을 통합한 혁신적인 아키텍처입니다. 마치 숙련된 조종사가 비행기를 정..

확산 모델 샘플링 전략: 더 빠르고, 더 선명하게 이미지를 창조하는 마법인공지능(AI)이 빚어내는 경이로운 이미지 뒤에는 '확산 모델(Diffusion Model)'이라는 강력한 기술이 숨어있습니다. 이 기술은 마치 안갯속에서 서서히 풍경이 드러나듯, 순수한 노이즈로부터 시작해 점진적으로 디테일을 더해가며 이미지를 완성합니다. 하지만 이 창조의 여정에는 '시간'이라는 큰 숙제가 있었습니다. 초기 확산 모델인 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)은 마치 한 땀 한 땀 정성 들여 수를 놓는 장인처럼 수백, 수천 번의 섬세한 단계를 거쳐야 했기에, 작품 하나를 세상에 내놓기까지 오랜 기다림이 필요했습니다. 이러한 속도의 장벽을 허물고, 예술가의 영감을 더 빠르게 ..

클래시파이어-프리 가이던스(CFG): 분류기 없이 더 똑똑해진 이미지 생성의 비밀인공지능(AI)이 만들어내는 이미지의 품질이 날로 발전하면서, 이제는 단순한 그림을 넘어 사용자의 복잡한 요구까지 반영하는 수준에 이르렀습니다. 이러한 발전의 중심에는 '클래시파이어-프리 가이던스(Classifier-Free Guidance, CFG)'라는 핵심 기술이 자리 잡고 있습니다. CFG는 마치 숙련된 예술가가 고객의 미묘한 요구사항까지 파악하여 작품에 반영하듯, AI가 사용자의 의도(예: 텍스트 프롬프트)를 더욱 깊이 이해하고 그에 부합하는 이미지를 생성하도록 유도하는 정교한 기법입니다. 이름에서 알 수 있듯이, 이 과정에서 별도의 이미지 분류기를 사용하지 않는다는 점이 가장 큰 특징입니다. 이번 글에서는 CFG가..

확산 트랜스포머(DiT): U-Net을 넘어선 이미지 생성의 새로운 지평인공지능 이미지 생성 기술은 마치 마법처럼 우리의 상상력을 시각적인 현실로 구현해내고 있습니다. 이러한 기술 발전의 핵심에는 '확산 모델(Diffusion Model)'이 있으며, 최근에는 이 확산 모델에 '트랜스포머(Transformer)' 아키텍처를 결합한 '확산 트랜스포머(Diffusion Transformer, DiT)'가 등장하여 이미지 생성 분야에 새로운 혁신의 바람을 불어넣고 있습니다. DiT는 기존 확산 모델에서 주로 사용되던 U-Net 아키텍처를 트랜스포머로 대체함으로써, 이전 모델들의 한계를 뛰어넘는 성능과 확장성을 보여주며 주목받고 있습니다. 그렇다면 확산 트랜스포머는 정확히 어떤 원리로 작동하며, 기존의 U-Ne..

확산 모델 마스터하기: 핵심 원리와 잠재 확산 모델의 혁신적 효율성이미지 생성 분야는 인공지능의 눈부신 발전 속에서 가장 뜨거운 영역 중 하나입니다. 그중에서도 확산 모델(Diffusion Models)은 마치 마법처럼 현실과 구분하기 어려운 고품질 이미지를 만들어내며 주목받고 있습니다. 하지만 이 놀라운 기술 뒤에는 어떤 원리가 숨어있을까요? 그리고 어떻게 하면 이 과정을 더욱 효율적으로 만들 수 있을까요? 이번 글에서는 확산 모델의 핵심 작동 방식과, 그 효율성을 한 차원 끌어올린 잠재 확산 모델(Latent Diffusion Models, LDM)의 비밀을 파헤쳐 보겠습니다.확산 과정의 두 얼굴: 노이즈 추가와 제거의 예술확산 모델의 작동 원리는 크게 두 가지 단계로 나눌 수 있습니다. 순방향 과정..