생성형 AI는 현재 많은 이목이 집중된 분야입니다. 이 놀라운 기술은 초거대언어모델을 기반으로 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있습니다. 이러한 능력은 단순히 업무시간을 단축시키는 것을 넘어서서 다양한 창의적인 활동에도 이용할 수 있습니다. 이번 글에서는 생성형 AI인 Open AI의 ChatGPT와 네이버의 CLOVA Studio를 어떻게 활용하면 좋을지 소개해보고자 합니다.

ChatGPT의 쓰임새

생성형 AI를 대중에게 알리는데 큰 기여를 한 기업인 Open AI는 대화형 AI인 ChatGPT 서비스를 제공하고 있습니다. 질문을 입력하면 ChatGPT가 답변을 하며 대화창이 생깁니다. ChatGPT는 대화창에 생성된 대화내용을 어느정도 기억하기 때문에 앞선 대화를 기반으로 추가질문 형식의 답변을 받을 수 있습니다.

이미지와 같이 요청내용과 함께 지시를 명확히 한다면 다양한 업무를 빠르게 보조할 수 있는 것이 장점입니다. 또한 ChatGPT를 이용하는 재미있는 방법도 있는데, 바로 페르소나를 부여하여 대화를 이어가는 것입니다. 페르소나란, 고대 그리스 가면극에서 배우들이 쓰는 가면을 말합니다. 이후 라틴어와 섞이며 사람(Person)이나 인격, 성격 등의 어원이 되었는데, 단어의 뜻과 같이 ChatGPT에 특정한 역할을 부여하여 특화된 역할 챗봇을 만들 수 있습니다.

이미지는 ChatGPT에 해적의 역할을 부여한 대화입니다. 일상적인 대화를 이어가도 초반의 지시를 기억해 답변하는 것을 확인할 수 있었습니다. 이 외에 정보를 검색하거나, 창작을 시킬 수도 있습니다. 정해진 형식이 없이 지시를 통해 여러가지 업무를 빠르고 간단하게 수행할 수 있는 것이 ChatGPT의 좋은 점입니다. 다만, 2021년 9월까지의 정보만 학습하고 있다는 점을 유의해야 합니다.

 다음은 네이버에서 제공하는 서비스인 CLOVA Studio입니다. CLOVA Studio는 기업을 대상으로 한 AI 개발 도구로, 한국어 데이터에 특화된 HyperCLOVA 언어 모델을 이용해 AI 서비스를 만들 수 있습니다.  CLOVA Studio가 제공하는 기능으로는 크게 플레이그라운드, 튜닝, 익스플로러, API가 있습니다.

플레이그라운드의 기능

플레이그라운드는 간단한 지시와 예제를 입력하면 원하는 결과값을 생성해줍니다. 이용하기 어려운 사람들을 위해 다양한 샘플도 제공하고 있습니다.

이미지는 플레이그라운드에서 모델이 수행하길 원하는 지시와 함께 2가지 예시를 입력해 광고카피를 생성한 것입니다. 예시와 같은 결과값을 상당히 잘 생성하는 것을 확인할 수 있었습니다. 출력값을 좀 더 다양하게 얻고 싶은 경우나 정해진 답변을 정확하게 생성하고 싶은 경우도 있을 수 있습니다. 그런 경우엔 플레이그라운드 왼쪽에 위치한 파라미터를 조절해 테스트를 진행하며 원하는 형태의 값을 출력할 수 있습니다.

현재 CLOVA Studio가 제공하고 있는 플레이그라운드 샘플입니다. 처음부터 지시를 작성하기 막막한 이용자는 샘플을 불러와 참고할 수 있습니다. 각 샘플을 클릭하면 미리 만들어진 명령어와 예시들을 테스트 해볼 수 있고, 명령어나 예시를 추가해 나만의 서비스로 바꿀 수도 있습니다.

플레이그라운드는 다양한 형태의 챗봇을 만들어서 바로 서비스할 수 있다는 장점이 있습니다. 내가 생성한 서비스는 내 작업에서 불러올 수 있으며, 테스트앱을 생성하여 API테스트를 해볼 수도 있습니다. 하지만 플레이그라운드 이용 시 입/출력 데이터에 2048토큰의 제한이 있어 유의해야 합니다.

튜닝의 기능

플레이그라운드를 이용하다 보면 좀 더 맞춤형 결과값을 생성하고 싶은데 토큰 제한이 있어 곤란함을 겪을 때가 있습니다. 그때 이용할 수 있는 기능이 튜닝 기능입니다. 튜닝 기능은 별도로 구성한 학습셋을 업로드하여 모델을 학습시키는 기능으로, 특화된 결과값을 얻고 싶을 때 적합합니다. 예를 들면 회사만의 톤앤매너를 결과값에 적용시키고 싶을 때, 특정한 성격을 적용한 대화를 만들어 내고 싶을 때 등 학습셋에 특정한 데이터를 구성해서 학습시키면 원하는 형태로 답변하는 나만의 서비스를 만들 수 있습니다.

튜닝 또한 다양한 작업을 할 수 있도록 나뉘어 있으며, 각 튜닝에 맞는 학습셋 예시를 내려 받아 재구성 할 수 있습니다. 튜닝의 경우는 CLOVA Studio가 제공하고 있는 모델과 내가 업로드한 학습데이터가 함께 학습되는 형태입니다. 모델의 경우 확률 기반으로 생성한 결과값을 출력을 하기 때문에 학습셋에서 벗어난 값으로 입력할 경우 원하는 결과값이 제대로 생성되지 않을 수 있음을 유의해야 합니다.

익스플로러의 기능

학습셋을 구성하기가 어려울 땐 익스플로러의 도움을 받을 수 있습니다. 생성형 AI는 학습되는 데이터의 질과 양에 따라 결과물의 차이가 발생하게 됩니다. 학습 데이터의 양을 늘리기 어려울 때 데이터 확장과 일괄 생성을 활용하여 보다 많은 수의 학습 데이터를 생성할 수 있게 됩니다. 그 외에도 사용 토큰을 계산할 수 있는 토큰계산기가 있고 다양한 업무별 API를 제공하고 있어 활용도가 높습니다.