잠재공간(latent space)과 잠재능력(potential ability)
잠재공간(latent space)은 잠재벡터(latent vector)가 나타날 수 있는 공간입니다.
AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등의 데이터를 숫자 벡터로 변환해서 처리합니다. 숫자 벡터로 변환하는 것을 인코딩한다고합니다. 인코딩된 숫자 벡터에는 원본 데이터의 특징들이 암시적으로 표현되어 있다고 할 수 있습니다. 그래서, 이 숫자 벡터에는 원본 데이터의 정보가 잠재적으로 존재한다고 해서 잠재벡터라고 부릅니다. 참고로, 텍스트의 경우에는 문맥 벡터(Context Vector)라고도 부릅니다. 또한, 잠재공간에는 수 많은 벡터들이 존재할 수 있습니다. 그리고, 이들 벡터들은 수 많은 텍스트, 이미지, 오디오 등으로 디코딩(생성)될 수 있는 잠재능력이 있습니다. 그래서 이들 잠재벡터들이 존재하는 공간을 잠재공간이라고 부릅니다.
최근, 초거대 모델들이 실용화되고 있습니다. 이들의 잠재공간 크기는 말그대로 초거대입니다. 초거대 모델에는 인류의 많은 지식이 압축되어 들어가 있습니다. 그리고, 앞으로 모델의 규모는 더욱 커지고, 더욱 많은 지식들이 녹아들어가겠죠. 어쩌면, 우리의 일이라는 것은, 이 잠재공간을 탐험하고, 보물을 찾고, 이들을 엮고 다듬는 일이 될것 같습니다.
잠재공간을 탐험하고, 보물을 찾는 작업을 프롬프트 엔지니어링, 프롬프트 디자인이라고 합니다.
프롬프트 디자인을 어떻게 하면 잘 수 있을까? 고민입니다.
잠재공간과 잠재능력(potention ability)
잠재공간과 잠재벡터는 다양한 잠재능력(potential ability)을 가지고 있습니다.
첫째, 잠재공간과 잠재벡터는 데이터 분석 분야에서 매우 유용한 도구입니다. 입력 데이터의 중요한 특징을 추출하여 저차원의 벡터 형태로 나타내면, 다양한 분야에서 데이터의 유사성을 분석하는 데에도 사용됩니다. 잠재공간에서는 잠재벡터 간의 거리나 방향 등을 이용하여 입력 데이터의 특징을 분석할 수 있으며, 이를 이용하여 데이터 검색, 분류, 추천 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지, 음성, 자연어 등의 데이터 처리 분야에서 많이 사용되며, 데이터 분류, 생성, 번역 등의 작업을 수행하는 데에 활용됩니다.
둘째, 잠재공간과 잠재벡터는 생성 모델(Generative Model)에서 매우 중요한 역할을 합니다. 생성 모델은 잠재공간과 잠재벡터를 이용하여 새로운 데이터를 생성하는 방법을 사용합니다. 이를 이용하여, 이미지, 음성, 자연어 등의 다양한 분야에서 새로운 데이터를 생성하는 것이 가능해집니다.
셋째, 잠재공간과 잠재벡터는 다양한 분야에서 차원 축소(Dimensionality Reduction)를 수행하는 데에도 사용됩니다. 이를 이용하여, 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 변환하면, 데이터 분석 및 처리 속도가 빨라질 뿐만 아니라, 데이터의 시각화도 쉽게 가능해집니다. 따라서, 잠재공간과 잠재벡터는 다양한 분야에서 데이터 분석이나 처리에 사용될 수 있습니다.