텍스트 생성의 가능성과 잠재력 극대화
이 글은 생성 기술과 그것이 언어와 소통에 미칠 잠재적 영향을 살펴봅니다. 기술의 원리, 동작 방식, 그리고 활용 사례를 차례로 알아보겠습니다. 이 글은 AI 번역본입니다. 오역이 의심되면 댓글로 알려 주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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소개
텍스트 생성은 급속도로 발전하는 분야로 자연어 처리기계가 사람처럼 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있게 합니다. 챗봇부터 자동 작성까지 다양한 활용 사례를 갖춘 인공지능의 핵심 도구로 자리 잡았습니다.
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다음 내용을 다루겠습니다:
목차
소개텍스트 생성은 어떻게 정의되나요?토크나이제이션이란 무엇인가 텍스트 생성은 어디에 쓰이나요?NLP에서 텍스트 생성이란 무엇인가요?텍스트 생성에 가장 적합한 모델은 무엇인가요?RNN을 활용한 텍스트 생성이란?Keras를 활용한 텍스트 생성 튜토리얼결론
텍스트 생성은 어떻게 정의되나요?
텍스트 생성 사람이 쓴 글과 유사한 문어를 자동으로 생성하는 작업을 말합니다. 이는 보통 대규모의 사람이 작성한 텍스트로 학습된 언어 모델이라는 기계 학습 모델을 사용해 수행됩니다.
모델이 학습을 마치면, 앞선 단어들을 바탕으로 문장의 다음 단어를 예측해 새로운 텍스트를 생성할 수 있습니다. 모델은 이러한 정보를 활용해 학습 데이터와 유사한 새로운 텍스트를 만들어 냅니다.
텍스트 생성에는 언어 모델링, 요약, 대화 생성, 문장 완성 등 다양한 변형이 있습니다. 이러한 모델은 자연어 처리, 기계 번역, 음성 합성 등 여러 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 생성된 텍스트의 품질은 모델 학습에 사용된 데이터셋의 품질과 선택한 모델 아키텍처에 따라 달라집니다.
텍스트 생성에는 몇 개의 레이어가 있나요?
개의 수 레이어 텍스트 생성 모델의 레이어 수는 사용된 아키텍처에 따라 달라질 수 있습니다. 텍스트 생성에 흔히 사용되는 아키텍처로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 순환 신경망 (RNN), 트랜스포머 모델, 게이트드 순환 유닛(GRU), 그리고 장단기 메모리(LSTM).
예를 들어, RNN은 여러 레이어를 순차적으로 쌓아 각 레이어가 이전 레이어의 입력과 출력을 처리하도록 구성하며, 아래 이미지와 같이 동작합니다.
한편, 게이트드 순환 유닛(GRU)과 장단기 메모리(LSTM)는 RNN과 유사하게 여러 레이어를 순차적으로 쌓아 사용하지만, 게이트 메커니즘을 통해 장기 의존성을 더 효과적으로 학습하도록 합니다. 레이어 수는 텍스트에서 장기 의존성을 학습하는 능력에 영향을 줄 수 있으며, 모델의 복잡성과 성능에도 영향을 미칩니다.
토크나이제이션이란 무엇인가
토크나이제이션 는 텍스트 생성에서 매우 중요한 단계로, 모델이 텍스트 안의 개별 단어와 구를 이해하도록 돕습니다. 텍스트를 더 작고 다루기 쉬운 단위로 분해하면, 모델이 텍스트의 패턴과 의존 관계를 더 잘 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 토크나이제이션 과정은 “Natural Language Processing”이라는 문자열을 세 개의 개별 단어로 분할하여 모델의 이해를 단순화합니다. 더 현대적인 토크나이제이션 기법은 종종 단어를 서브워드나 심지어 문자 단위로까지 분해합니다.
토크나이제이션은 텍스트 전처리에도 도움이 됩니다. 예를 들어, 불용어를 제거하고 텍스트를 정규화하는 등의 과정은 텍스트 생성용 데이터를 준비하는 데 중요한 단계입니다. 또한 토크나이제이션을 통해 모델이 전체 문서가 아니라 개별 단어 단위에서 학습할 수 있어 학습 효율이 높아집니다. 간단히 말해, 토크나이제이션은 텍스트 생성을 더 정확하고 효율적이며 효과적으로 만듭니다.
텍스트 생성은 어디에 쓰이나요?
텍스트 생성은 다양한 분야에서 새로운 원본 콘텐츠를 만들어낼 수 있을 뿐만 아니라, 작성, 요약, 번역처럼 원래는 사람이 수작업으로 수행하던 많은 과정을 자동화하는 데에도 활용됩니다. 주요 활용 예시는 다음과 같습니다:
자동 텍스트 완성: 텍스트 생성은 주어진 문장을 문법적으로 올바르고 의미적으로 타당하게 완성하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 글쓰기 보조나 콘텐츠 제작 같은 분야에서 활용됩니다.
현실 세계의 텍스트 생성 모델 예시는 무엇인가요?
ChatGPT와 GPT-4는 텍스트 생성 기술의 진정한 잠재력을 보여주는 뛰어난 사례입니다. ChatGPT는 OpenAI가 개발한 최신형 언어 모델로, 방대한 텍스트 데이터로 학습되어 일관성 있고 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있으며, 종종 인간이 쓴 글과 구분하기 어려울 정도의 품질을 보입니다.
이는 고도화된 자연어 처리 능력 덕분으로, 인간의 언어 패턴을 밀접하게 모방하는 방식으로 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. 가장 발전된 텍스트 생성 모델 중 하나로 평가되며, 챗봇, 텍스트 요약, 문장 완성 등 다양한 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.
간단한 질문에 답하는 ChatGPT의 예시
NLP에서 텍스트 생성이란 무엇인가요?
NLP, 즉 자연어 처리은 인간 언어의 복잡한 구조와 그것을 컴퓨터로 처리하는 방법을 탐구하는 흥미로운 연구 분야입니다. 컴퓨터 과학, 언어학, 인공지능 요소를 결합하여 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있는 강력한 알고리즘과 모델을 만드는 다학제적 분야입니다.
NLP는 챗봇, 가상 비서, 기계 번역 등 수많은 예시에 동력을 제공하는 기술입니다. 이 기술 덕분에 우리는 자연어로 기계와 소통할 수 있으며, 그 결과 기술이 더 접근하기 쉽고 사용자 친화적으로 바뀝니다.
텍스트 생성에 가장 적합한 모델은 무엇인가요?
텍스트 생성에 가장 적합한 모델은 사용 중인 구체적인 과제와 데이터셋, 원하는 출력, 그리고 사용 가능한 자원에 따라 달라집니다. 항상 여러 모델을 시도해 보고 해당 과제와 데이터셋에서의 성능을 비교하는 것이 좋습니다.
그럼에도 불구하고, 가장 널리 사용되는 모델로는 다음과 같은 것들이 있습니다:
순환 신경망 (RNN) 예를 들어 LSTM 그리고 GRU 텍스트에서 장기 의존성을 학습할 수 있기 때문에 텍스트 생성에 널리 사용됩니다. 예를 들어 LSTM 기반 모델은 주어진 입력 텍스트와 유사한 새로운 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
트랜스포머 모델 예를 들어 GPT와 BERT 멀티헤드 자기어텐션을 사용하고 대규모 데이터셋으로 사전 학습되어 고품질의 텍스트를 생성할 수 있기 때문에 텍스트 생성에도 널리 사용됩니다. 예를 들어 GPT-2는 뉴스 기사, 이야기, 심지어 시까지 생성하도록 파인튜닝할 수 있습니다.
변분 오토인코더(VAE) 는 잠재 공간에서 샘플링하여 새로운 예시를 생성할 수 있는 딥 생성 모델입니다. 예를 들어, VAE 기반 모델은 새로운 상품 설명을 생성할 수 있습니다.
RNN을 활용한 텍스트 생성이란?
순환 신경망(RNN)은 텍스트 생성 분야의 발전에 크게 기여해 왔습니다. 본질적으로 RNN은 텍스트 속 패턴과 의존관계를 잘 학습하는 신경망의 한 종류로, 사람의 글과 유사한 새로운 텍스트를 생성하는 데 적합합니다.
RNN을 활용한 텍스트 생성 과정은 다음과 같이 정리할 수 있습니다:
- 데이터 수집사람이 작성한 텍스트로 구성된 데이터셋 수집.
RNN을 활용한 텍스트 생성의 장점은 다음과 같습니다:
- 연속형 데이터에서 장기 의존성을 학습하는 능력은 텍스트 생성에 매우 중요합니다.
- 가변 길이의 입력과 출력 시퀀스를 처리하여 텍스트 생성 작업에 적합합니다.
- 비교적 작은 데이터셋으로도 학습할 수 있습니다.
- 더 자연스럽고 일관된 텍스트를 생성합니다. 이는 RNN이 텍스트의 장기 의존성을 학습하고 학습 데이터와 유사한 텍스트를 생성할 수 있기 때문입니다.
- GPT, BERT, VAE, GAN 등 다른 모델에 비해 계산 비용이 더 적게 듭니다.
텍스트 생성에 RNN만이 유일한 선택지는 아니라는 점을 기억하세요. 앞서 언급한 GPT, BERT, VAE, GAN 등 다른 모델들도 각자의 강점과 활용 사례가 있습니다. 다만 한 가지 분명한 것은, RNN을 활용한 텍스트 생성이 사람의 글과 유사한 새로운 텍스트를 만들어 내는 훌륭한 방법이라는 점입니다. 그리고 이 분야가 계속 발전하고 있어, 앞으로 텍스트 생성 기술이 어떻게 진화할지 매우 기대됩니다.
Keras를 활용한 텍스트 생성 튜토리얼
1단계: 필요한 라이브러리를 임포트하기
이어서 Keras 라이브러리에서 임베딩, LSTM, Dense, Dropout 등 여러 레이어를 임포트하겠습니다. 이 레이어들은 텍스트 생성 모델에서 활용할 예정입니다.
임베딩 레이어는 단어를 밀집 벡터 표현으로 매핑하는 데 사용됩니다. LSTM은 장단기 메모리 레이어를 생성하는 데 사용됩니다. Dense는 완전 연결 레이어를 만드는 데 사용됩니다. Dropout은 과적합을 방지하기 위한 정규화에 사용됩니다.
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequencesfrom keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropoutfrom keras.preprocessing.text import Tokenizerfrom keras.callbacks import EarlyStoppingfrom keras.models import Sequentialfrom keras.utils import np_utilsimport numpy as np
2단계: 모델 구축하기
코드의 이 부분에서는 임베딩 레이어부터 시작해 위에서 지정한 레이어들을 텍스트 생성 모델에 추가하겠습니다. 이 함수에서 첫 번째 인수는 어휘 집합 크기이며, 입력 텍스트에 포함된 고유 단어의 개수를 의미합니다.
두 번째 인수는 임베딩의 차원 수로, 여기서는 10으로 설정합니다. 세 번째 인수는 입력 길이로, 레이블을 고려하여 입력 시퀀스의 최대 길이에서 1을 뺀 값입니다.
이어서 LSTM 레이어로 넘어가면, 이 레이어에는 150개의 유닛을 두고 각 입력 시퀀스에 대해 전체 출력 시퀀스를 반환하도록 설정���니다.
Dropout 레이어는 과적합을 방지하는 데 사용됩니다. 학습 과정에서 뉴런의 20%를 비활성화합니다.
Dense 레이어는 입력 시퀀스의 각 단어에 대해 어휘 집합 전체에 대한 확률 분포를 출력합니다.
def create_model(vocab_size, max_length):model = Sequential()model.add(Embedding(vocab_size, 10, input_length=max_length-1))model.add(LSTM(150, return_sequences = True))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(100))model.add(Dense(vocab_size/2, activation='relu'))model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])model.summary()return model
3단계: 데이터셋 만들기
이 텍스트는 텍스트 생성 모델을 학습하는 데 사용됩니다. 단순화를 위해 예시에서는 작은 데이터셋을 사용하겠지만, 더 나은 결과를 얻으려면 많은 텍스트 예제로 구성된 대규모 데이터셋이 필요합니다.
data = """ Jack and Jill went up the hill To fetch a pail of water Jack fell down and broke his crown And Jill came tumbling after"""
4단계: 데이터셋 준비하기
데이터셋을 준비하기 위한 간단한 코드입니다:
#Identifty the tokenizertokenizer = Tokenizer()
def dataset_preparation(data):# basic cleanupcorpus = data.lower().split("\n")
4단계 a: 데이터셋 토크나이징
앞서 설명했듯이, 토크나이징은 텍스트 문자열을 토큰이라고 불리는 더 작은 단위로 분할하는 과정입니다. 토큰은 단어, 구, 혹은 그 밖의 의미 있는 텍스트 단위가 될 수 있습니다.
tokenizer.fit_on_texts(corpus)total_words = len(tokenizer.word_index) + 1
4단계 b: 토큰 목록을 사용해 입력 시퀀스 만들기
입력 시퀀스는 리스트들의 리스트이며, 각 내부 리스트는 모델의 입력으로 사용될 토큰(단어 또는 구) 시퀀스를 나타냅니다.
input_sequences = []for line in corpus:token_list = tokenizer.texts_to_sequences([line])[0]for i in range(1, len(token_list)):n_gram_sequence = token_list[:i+1]input_sequences.append(n_gram_sequence)
4단계 c: 패딩 시퀀싱 수행하기
패딩은 데이터셋의 모든 시퀀스 길이를 같게 만들기 위해 0과 같은 추가 요소를 시퀀스에 덧붙이는 과정입니다.
max_sequence_len = max([len(x) for x in input_sequences])input_sequences = np.array(pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_len, padding='pre'))
4단계 d: 예측 변수와 레이블 만들기
아래 코드는 텍스트 생성 모델을 위한 입력 시퀀스와 레이블을 준비하는 데 사용됩니다.
predictors, label = input_sequences[:,:-1],input_sequences[:,-1]label = np_utils.to_categorical(label, num_classes=total_words)return predictors, label, max_sequence_len, total_words
아래 코드는 위의 4단계 작업들을 수행하는 dataset_preparation() 함수를 실제로 실행합니다.
predictors, label, max_sequence_len, total_words = dataset_preparation(data)
5단계: 최종 모델 만들기
model = create_model(total_words, max_sequence_len)
6단계: 모델 학습시키기
model.fit(predictors, label, epochs=100, batch_size=64)
7단계: 텍스트 생성하기
seed_text = "Jack and Jill went"next_words = 100for _ in range(next_words):token_list = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]token_list = pad_sequences([token_list], maxlen=max_sequence_len-1, padding='pre')predicted = model.predict(token_list, verbose=0)output_word = ""for word,index in tokenizer.word_index.items():if index == np.argmax(predicted):output_word = wordbreakseed_text += " "+output_wordprint(seed_text)
결론
위 코드만 실행해서는 좋은 결과를 기대하기 어렵습니다. 여기에서 사용하는 데이터셋이 꽤 작기 때문입니다. 하지만 텍스트 생성 모델을 만들 때 따라갈 수 있는 훌륭한 일반적인 지침입니다. LLM에 관한 다양한 글도 준비되어 있으니 참고해 보세요.
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