확산 모델 그것이 알고 싶다
확산이란 우리가 잘 알다시피 ‘액체나 기체에 다른 물질이 섞이고, 그것이 조금씩 번져가다가 마지막에는 일률적인 농도로 바뀌는’ 물리현상입니다. 그런데 오늘날 매일같이 우리를 놀라게 하고 있는 생성 AI의 중심에 있는 게 바로 여기서 아이디어를 가져온 확산 모델이라고 합니다. 확산과 이미지를 생성하는 것이 어떻게 관련이 있는 것일까요?
대충(?) 말하면 데이터에 노이즈를 더해가면서 학습한 다음, 노이즈로부터 데이터를 생성해낸다는 것 같습니다. 물론 저도 잘은 알지 못합니다만 ㅜㅠ 생성 AI를 공부하는 분들이라면 이 정도는 이미 다 알고 계시겠죠. 다만 이렇게 확산 모델이 챗GPT로 대표되는 생성 AI 열풍의 중심에 있음에도, 확산 모델이라는 주제 자체에 대해 자세히 설명하는 자료는 부족했다고 볼 수 있고, 그래서 제이펍에서 확산 모델 하나만을 깊이 있게 다루는 이 책을 출간하게 되었습니다.
책의 원서는 일본에서 2023년 초에 나와 큰 반응을 얻었습니다. 생성 AI의 열풍이 막 시작될 때니 상당히 책의 출간이 빨랐죠. 책을 쓴 오카노하라 다이스케(岡野原 大輔)는 일본 1위 AI 유니콘이라는 Preferred Networks의 최고연구책임자로서 공저 포함 12권의 인공지능 책을 쓴 바 있고, 이에 확산 모델이라는 주제에 대해서도 발 빠르게 책을 쓸 수 있었던 것 같습니다.
그렇다고 얄팍하게 쓴 것도 아니고, 사실 이 책은 수식으로 가득한 수학책입니다. ^^ 새로운 기술임에도 정말 빠르게 연구하고 수학적으로 설명하는 책을 쓴 것이죠. 이러한 공로를 인정받았는지, 저자는 이 책으로 IT 발전에 기여한 도서에 수여되는 오카와 출판상을 수상하기도 했습니다.
왠지 글을 길게 써봤자 챗GPT가 쓴 것보다 재미도 없는 것 같고, 이 책의 진가를 알아보고 번역서의 품질을 올리는 데 정말로 큰 도움을 주신 정원창 님의 추천평으로 글을 마무리하겠습니다.
오늘날 인공지능의 원천은 하나부터 열까지 수학이다. 이 책은 확산 모델의 수학에 관한 책이지만, 확산 모델의 수학은 오늘날의 인공지능 수학 전반을 아우를 수 있다. 한마디로 확산 모델의 수학을 클리어할 수 있다면, 인공지능 분야에서 만나게 될 어떤 수학도 충분히 파악할 수 있다. 조금만 공을 들여서 이 책을 읽어보자. 인공지능 수학을 정면으로 맞닥뜨려 내 것으로 만들 수 있을 것이다.
-정원창, 머신러닝 엔지니어
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