인공지능 (AI)은 한때 인간의 입력이 필요했지만 이제 컴퓨터로 수행할 수 있는 많은 복잡한 신흥 기술을 포괄합니다. 일반적으로 AI는 광범위한 문제 해결 및 창의성을 보여주는 비인간 프로그램 또는 모델입니다.
AI라는 약어는 인공지능 분야의 다양한 유형의 기술을 나타내는 데 자주 사용되지만 범위가 크게 다를 수 있습니다.
인공지능과 머신러닝을 정의하는 여러 용어와 개념이 있으며, 이는 유용할 수 있습니다. 여기에서는 Chrome 문서에서 자주 사용되는 용어, 특히 클라이언트 측 AI와 관련된 용어를 확인할 수 있습니다.
클라이언트 측 AI
웹의 대부분의 AI 기능은 서버를 사용하지만 클라이언트 측 AI는 사용자의 브라우저에서 실행되고 사용자의 기기에서 추론을 실행합니다. 이를 통해 지연 시간 감소, 기능 생성 비용 절감, 사용자 개인 정보 보호 강화, 오프라인 액세스 등 다양한 이점을 누릴 수 있습니다.
클라이언트 측 AI는 성능에 최적화된 더 작고 최적화된 모델을 사용합니다. 이러한 모델은 특정 작업에서 더 큰 서버 측 모델보다 성능이 뛰어날 수 있습니다. 사용 사례를 평가하여 적합한 솔루션을 결정합니다.
내장 AI
내장 AI는 소규모 모델이 브라우저에 내장된 클라이언트 측 AI의 한 형태입니다. Chrome의 경우 Gemini Nano 및 전문가 모델이 포함됩니다. 이러한 모델이 다운로드되면 내장 AI를 사용하는 모든 웹사이트와 웹 애플리케이션은 다운로드 시간을 건너뛰고 바로 기능 실행 및 로컬 추론으로 이동할 수 있습니다.
기본 제공 AI API는 작업에 적합한 모델 유형에 대해 추론을 실행하도록 설계되었습니다. 예를 들어 Prompt API는 LLM에 대해 추론을 실행하고 Translator API는 내장 전문가 모델에 대해 추론을 실행합니다.
서버 측 AI
서버 측 AI는 클라우드 기반 AI 서비스를 포함합니다. 클라우드에서 실행되는 Gemini 1.5 Pro를 생각해 보세요. 이러한 모델은 훨씬 더 크고 강력한 경향이 있습니다. 특히 대규모 언어 모델의 경우에 그렇습니다.
하이브리드 AI
하이브리드 AI는 클라이언트와 서버 구성요소를 모두 포함하는 솔루션을 의미합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- 기기에서 효과적으로 완료할 수 없는 작업을 위해 빌드된 서버 측 모델로 대체되는 클라이언트 측 모델
- 기기에 리소스가 부족할 수 있습니다.
- 모델 또는 API는 특정 환경에서만 사용할 수 있습니다.
- 보안을 위해 클라이언트와 서버 간에 분할된 모델
- 예를 들어 실행의 75% 는 클라이언트에서 발생하고 나머지 25% 는 서버에서 실행되도록 모델을 분할할 수 있습니다. 이를 통해 클라이언트 측 이점을 얻을 수 있으며 모델의 일부를 오프 디바이스로 유지하여 비공개 상태를 유지할 수 있습니다.
프롬프트 API를 사용하는 경우 Firebase AI Logic을 사용하여 하이브리드 아키텍처를 설정할 수 있습니다.
생성형 AI
생성형 AI는 사용자가 친숙한 느낌을 주고 인간의 창작물을 모방하는 콘텐츠를 만들 수 있도록 지원하는 머신러닝의 한 형태입니다. 생성형 AI는 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터를 정리하고 제공된 컨텍스트를 기반으로 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오를 생성하거나 수정합니다. 생성형 AI는 패턴 일치 및 예측을 넘어섭니다.
대규모 언어 모델 (LLM)에는 텍스트나 이미지 생성, 분류, 요약 등 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 수많은 (수십억 개) 파라미터가 있습니다.
자연어 처리(NLP)
자연어 처리는 특정 언어의 규칙부터 개인별로 사용되는 특이한 표현, 방언, 속어에 이르기까지 컴퓨터가 인간 언어를 이해하도록 지원하는 데 중점을 두는 ML의 한 종류입니다.
상담사 또는 AI 에이전트
에이전트는 환경 변화에 적응하면서 사용자를 대신하여 작업을 완료하기 위해 일련의 작업을 자율적으로 계획하고 실행하는 소프트웨어입니다. 작업에는 웹페이지에서 또는 Project Mariner와 같은 서드 파티 애플리케이션을 통해 실행되는 API 함수 또는 데이터베이스 쿼리가 포함될 수 있습니다.
챗봇은 본질적으로 상담사가 아닙니다. 챗봇은 메신저(사람 또는 기타)에 응답하고 모델을 사용하여 질문에 대한 답변과 같은 콘텐츠를 생성하는 반면, 에이전트는 도구나 데이터베이스와 상호작용하여 작업을 완료합니다.
추가 리소스
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