생성 모델과 조건부 생성 모델의 차이

생성 모델과 조건부 생성 모델

인공지능 분야에서 말하는 '생성 모델(Generative Model)'은 단어나 문장 등의 자연어를 생성하는 모델을 의미합니다. 생성 모델은 훈련 과정에서 입력 데이터를 통해 언어의 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 다양한 자연어를 생성할 수 있습니다. 생성 모델은 이미지 생성, 음성 생성 등의 분야에서도 활용됩니다.
반면에 '조건부 생성 모델(Conditional Generation Model)'은 입력된 조건을 기반으로 자연어를 생성하는 모델을 의미합니다. 예를 들어, 챗봇에서는 사용자의 질문에 대한 답변을 생성할 때, 사용자의 의도(intent)에 따라 다른 답변을 생성해야 합니다. 이때 조건부 생성 모델을 사용하여 해당 의도에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다.
생성 모델은 입력값이 없는 상황에서도 자연어를 생성할 수 있으며, 조건부 생성 모델은 입력된 조건에 따라 자연어를 생성하는 것이 특징입니다.

생성 모델과 조건부 생성 모델의 활용

생성 모델은 주로 문장 생성이나 이미지 생성 등에 활용되며, 이를 이용해 챗봇이나 어시스턴트 같은 자연어 처리 기술이 발전해왔습니다. 반면에 조건부 생성 모델은 입력된 조건에 따라 답변을 생성하므로, 챗봇에서는 의도(intent)를 파악하고 그에 맞는 답변을 생성할 때 활용됩니다.
또한, 최근에는 GPT-3와 같은 대규모 생성 모델이 등장하여 자연어 생성 분야에서 높은 성능을 보이고 있습니다. 반면에, 조건부 생성 모델은 인간의 언어 이해와 동시에, 답변 생성까지 고려하므로 챗봇 등의 자연어 처리 분야에서 큰 역할을 합니다.

# 생성 모델 예시 코드
# 생성 모델 예시 코드
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential

model = Sequential()
model.add(LSTM(512, input_shape=(None, 100)))
model.add(Dense(100, activation='softmax'))

# 조건부 생성 모델 예시 코드
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Model

input_intent = Input(shape=(None, 100))
input_context = Input(shape=(None, 100))

merged_inputs = Concatenate()([input_intent, input_context])
x = Dense(512, activation='relu')(merged_inputs)
output = Dense(100, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=[input_intent, input_context], outputs=output)

위의 예시 코드는 생성 모델과 조건부 생성 모델을 각각 구현한 예시입니다. 생성 모델 예시에서는 LSTM 레이어와 Dense 레이어로 이루어진 모델을 Sequential 모델로 구현하였습니다. 반면에 조건부 생성 모델 예시에서는 인풋으로 의도와 문맥 정보를 받아와 Concatenate 레이어로 합치고, 이를 Dense 레이어로 연결하여 출력값을 생성하는 모델을 Functional API로 구현하였습니다.