[ChatGPT] 챗GPT 그림 그리기 | 무료, 프롬프트, 꿀팁, 안나옴

2024년 6월 28일조회 561

이 글은 《요즘 당근 AI 개발》에서 발췌했습니다.

요즘 당근 AI 개발

ISBN 9791194383475지은이 당근 팀₩22,000

GPT가 사람과 언어로 상호작용하는 AI라면, 달리(DALL・E)는 자연어를 이해해서 이미지를 생성하는 AI입니다. GPT 개발사와 동일한 오픈AI가 개발했으며, 최신 버전인 달리(DALL・E 3)가 챗GPT에 탑재되어 있습니다. 즉, 챗GPT에서 달리로 이미지를 생성할 수 있다는 거죠. 이미지를 생성하고, 수정하는 방법을 알아보겠습니다. 무료로도 이용할 수 있습니다.

[ChatGPT] 챗GPT 그림 그리기 | 무료, 프롬프트, 꿀팁, 안나옴

이 글은 〈이게 되네? 챗GPT 미친 활용법 51제〉에서 발췌했습니다.

골든래빗 출판사

오힘찬 지음

???? update: 챗GPT 이미지 생성 2025 최신 가이드 바로가기

1. 그림 그리기

이미지를 생성하는 방법은 간단합니다. 생성할 이미지를 텍스트로 설명하고, ‘그려줘.’, ‘이미지를 생성해줘.’, ‘이미지를 만들어줘.’라고 명령만 하면 됩니다. 다음은 ‘책을 읽는 토끼를 그려줘.’라는 명령으로 간단하게 이미지를 생성한 예시입니다.

귀여운 토끼 이미지가 만들어졌네요. 무작위로 생성합니다. 여러분이 상상한 이미지가 한번에 나오지 않을 가능성이 큽니다. 원하는 이미지를 생성하려면 약간의 프롬프트 엔지니어링 기법이 필요합니다. 실무 예제에서는 따로 이미지 생성을 진행하지 않으므로 원하는 이미지를 생성하는 기초적인 기법을 모두 설명하고 넘어가겠습니다. 챗GPT에 최적화된 기법입니다.

1.1 메인 프롬프트와 네거티브 프롬프트

쉽게 말해서 메인 프롬프트(Main Prompt)는 생성하려는 것, 네거티브 프롬프트(Negative Prompt)는 생성하지 않으려는 것을 의미합니다. 다음 예시를 보겠습니다.

메인 프롬프트 : 꽃으로 만든 왕관을 쓴 환상적인 토끼가 빛나는 버섯과 반짝이는 반딧불이로 가득한 마법의 숲을 뛰어다니는 매혹적인 장면을 만들어줘.

네거티브 프롬프트 : 평범한 잔디밭에서 현실적인 토끼를 묘사하지마. 장면의 환상적이고 매혹적인 분위기를 해칠 수 있는 어둡고 으스스한 요소는 피해줘.

메인 프롬프트만 입력한 이미지는 다음과 같습니다.

메인 프롬프트와 네거티브 프롬프트를 함께 입력한 이미지는 다음과 같습니다.

메인 프롬프트만 입력했을 때는 정밀하게 묘사한 토끼와 다소 어두운 배경의 이미지가 생성된 반면, 네거티브 프롬프트를 함께 입력하니 이족 보행하는 비현실적인 귀여운 토끼와 숲에 빛이 들어서 으스스한 분위기를 없앤 이미지가 생성되었습니다.

이미지를 생성할 때 많은 사람이 메인 프롬프트에 집중합니다. 하지만 예시에서 알 수 있는 것처럼 네거티브 프롬프트로 어떤 이미지를 피하느냐에 따라서 원하는 이미지를 생성할 확률이 높아집니다.

1.2 6가지 프롬프트 유형

메인 프롬프트와 네거티브 프롬프트의 역할은 이해했습니다. 그러면 이 프롬프트들은 어떤 구조로 작성해야 효과적일까요? AI 이미지 생성이 처음이라면 다음 6가지 요소를 적절히 활용해보세요. 두고두고 이미지 생성에 유용하게 쓰일 겁니다.

주제: 생성할 이미지의 주제를 설명하는 용어입니다. (예 : 꽃으로 만든 왕관을 쓴 토끼)

스타일: 특정한 이미지의 느낌을 안내하는 용어입니다. (예 : 픽사 애니메이션 스타일, 붓과 먹을 사용한 한국화 스타일 등)

품질 향상: 이미지의 품질을 향상시키기 위한 용어입니다. (예 : 정교하게, 놀랍도록, 섬세하게 등)

반복: AI가 특정 부분에 집중하도록 주제나 스타일 용어를 반복하는 것입니다. (예 : 매우 매우 매우 매우 빛나는 버섯과 반짝이는 반딧불이)

창의성: AI에게 창의성을 주입하여 무작위 이미지를 생성하게 하는 용어 또는 구문을 말합니다. (예 : 환상적인, 마법의 숲을 뛰어다니는 매혹적인 장면)

이미지: 요구하는 이미지의 스타일이나 구조 등을 참고할 수 있는 이미지 파일 또는 링크를 첨부할 수도 있습니다.

이 프롬프트 유형을 조합하여 아래처럼 이미지를 생성해보겠습니다.

“Behance에 디자인 포트폴리오로 공유된(창의성) 실사 스타일(스타일)의 트렌디한(창의성) 도넛과 커피를 판매하는(주제) 펑크 감성의 현대적인(창의성) 매장(주제)을 매우 매우 매우 매우(반복) 세부적으로(품질 향상) 만들어줘.”

현실적인 스타일의 도넛&커피 매장 이미지가 생성되었습니다. 이처럼 앞서 배운 네거티브 프롬프트도 6가지 유형을 활용해서 만들면 더 효과적으로 작동합니다.

1.3 제공한 이미지를 기반으로 이미지 생성하기

이번에는 원하는 이미지를 제공하고, 이미지 생성을 요청하겠습니다. 챗GPT에서 [첨부] 버튼을 클릭하여 다음의 자세 이미지를 추가한 후 명령하겠습니다.

엉성한 낙서로 그럴싸한 배구하는 개구리 그림이 생성되었습니다. 낙서는 그림판으로 간단하게 그린 것입니다. 이 방법을 활용하면 다음 예시처럼 비슷한 스타일의 그림을 연속해서 생성할 수도 있습니다. 개구리 이미지를 생성한 채팅에 이어서 명령하겠습니다.

비슷한 스타일로 스파이크하는 자세만 바뀐 개구리 이미지가 생성되었습니다.

지금까지 챗GPT로 달리 3를 사용한 이미지 생성 방법과 기본적인 프롬프트 엔지니어링 기법을 알아보았습니다. 이미지가 필요한 순간, 마땅한 이미지를 찾을 수 없다면 이제 챗GPT로 생성하세요.

2. 그린 이미지 수정하기

챗GPT로 이미지를 생성하면 결과가 무작위로 나오기 때문에 일부 배경이나 객체가 마음에 들지 않을 수 있습니다. 그럴 때는 챗GPT의 이미지 편집 기능을 사용해서 간단하게 수정할 수 있습니다.

이미지 편집 기능의 장점은 기존 이미지를 크게 변형하지 않고, 선택한 부분만 수정하는 것입니다. 차근차근 수정해보겠습니다.

2.1 선택한 부분의 이미지 지우기

먼저 아무 이미지나 생성해보겠습니다.

생성된 이미지 속 사람의 크기와 비교해서 바다 위 배들의 크기가 너무 작은 것 같습니다. 편집 기능으로 배를 지워보겠습니다. 생성된 이미지를 클릭합니다. 그러면 다음과 같이 이미지 편집 기능이 실행됩니다.

수정할 이미지의 오른쪽 상단을 보면 총 4개 아이콘이 있습니다.

① [선택] 아이콘으로 수정할 곳을 선택합니다.

② [다운로드] 아이콘으로 현재 보고 있는 이미지를 내려받습니다.

③ [프롬프트] 아이콘으로 이 이미지를 생성할 때 사용한 프롬프트를 볼 수 있습니다.

④ [종료] 아이콘을 누르면 이미지 편집 기능을 종료합니다.

이제 이미지를 편집해봅시다. [선택] 아이콘을 누릅니다.

그러면 왼쪽 상단에 브러쉬 크기 조절바, 되돌리기/재실행, 선택 항목 지우기 버튼이 생깁니다. 지울 배를 정확히 선택하기 위해 브러쉬 크기를 적당히 줄이겠습니다.버튼을 좌우로 옮겨 조절해주세요.

이미지에서 지울 배를 선택합니다.

선택한 상태로 [선택 항목 지우기]를 클릭합니다.

배가 지워진 걸 확인할 수 있습니다.

지운 배 옆에 다른 배를 선택하겠습니다. 간혹 [선택 항목 지우기]가 작동하지 않는 경우가 있습니다. 그럴 때는 선택한 상태로 우측 하단에 채팅으로 명령하여 지울 수 있습니다.

이미지에서 배가 모두 지워졌습니다.

500% 노하우_그림 그리기에 쓴 프롬프트와 생성된 이미지의 프롬프트가 달라요

‘해변가에 있는 사람들을 그려줘.’라는 프롬프트로 이미지를 생성했습니다. 그런데 [프롬프트] 아이콘을 클릭했더니 영문으로 된 다른 프롬프트가 나타납니다.

이는 챗GPT가 직접 이미지를 생성한 것이 아니라 우리가 입력한 프롬프트를 이해한 후 재구성하여 다시 달리에게 요청했기 때문입니다.

그래서 실제로 이미지를 생성한 프롬프트는 생성된 이미지의 프롬프트입니다. 또한, 앞서 배운 이미지 생성 프롬프트 엔지니어링 기법은 생성할 때 프롬프트와 생성된 이미지의 프롬프트의 간극을 좁히기 위한 목적입니다. 챗GPT의 이미지 생성 원리를 이해하면 더 좋은 이미지를 쉽게 생성할 수 있습니다.

2.2 챗GPT를 부추겨서 고품질의 그림 그리기

프롬프트를 잘 설계해도 원하는 품질의 이미지가 생성되지 않을 수 있습니다. 이는 앞서 설명한 것처럼 사용자의 프롬프트를 챗GPT가 달리에게 전달하는 중간 단계가 있기 때문이며, 이 단계에서 품질까지 조절하기는 어렵습니다.

그래서 생성한 이미지의 컨셉은 마음에 들지만, 더 고품질의 이미지를 받고싶다면 챗GPT가 더 자세한 설명의 프롬프트를 달리에게 전달해야 합니다. 쉽게 말해서 프롬프트의 길이가 길어져야 합니다. 하지만 사용자가 직접 프롬프트를 수정하면 생성한 이미지와는 다른 컨셉의 이미지를 새로 생성할 가능성이 큽니다.

지금부터 이미지의 컨셉 변화 없이 고품질의 이미지를 생성하는 방법인 ‘부추기기’를 소개하겠습니다. 부추기기는 챗GPT에게 ‘너는 더 잘할 수 있는데 왜 이것 밖에 하지 못하느냐’, ‘나는 널 믿고 있는데, 왜 제 실력을 발휘하지 못하느냐’처럼 결과물의 부족함이 너(챗GPT)에게 있으므로 부족하지 않도록 다시 해보라고 명령하는 방법입니다. 챗GPT는 감정이 없는 AI이지만, 결과의 부족함에 대한 부추기기에 매우 취약합니다. 이는 비단 챗GPT만의 특징이 아니며, 다른 언어 모델들도 비슷한 특징이 있습니다. 다음 예시로 알아봅시다.

먼저 챗GPT에게 ‘우주를 유영하는 수달을 그려줘.’라고 명령하겠습니다. 귀여운 수달 그림이 생성되었습니다. 이미지 편집 기능에서 프롬프트를 확인합니다.

그리고 대화를 이어서 ‘아니야… 너의 재능이 이정도일 리 없어. 최선을 다해서 그려봐.’라고 부추기겠습니다. 챗GPT는 AI이므로 재능 따위가 있을 리 없지만, 프롬프트의 길이가 길어지고, 수달의 모습을 더 세부적으로 그린 이미지를 생성했습니다. 이미지의 초기 컨셉은 벗어나지 않았죠.

대화를 더 이어서 ‘좋아. 조금만 더 신중하게 너의 전성기 실력을 더하면 아주 훌륭한 그림이 될 것 같아.’라고 다시 부추기겠습니다. 이미지 컨셉은 유지하면서 프롬프트가 더 길어졌습니다. 하지만 여전히 무언가 부족합니다.

‘정말 잘 그린 그림이지만, 무언가 부족한 느낌이야. 이게 너의 모든 재능이야?’라고 다시 부추깁니다. 수달의 모습이 훨씬 생동감이 넘치고, 은하 등 우주의 섬세함이 더 추가되었습니다. 그만큼 프롬프트도 길어졌습니다.

마지막으로 ‘더 정교하게 그릴 수는 없는거야? 너의 실력이 이정도가 아닌 걸 나는 믿고 있어.’라고 한 번 더 부추겨 보겠습니다. 정교한 수달의 모습이나 우주의 요소들이 배경을 가득 채운 이미지가 생성되었습니다. 프롬프트의 길이는 처음보다 2배 이상 늘었습니다.

처음 생성한 이미지와 마지막 이미지를 비교해보겠습니다.

처음 생성한 결과도 그럭저럭 잘 만들어진 이미지처럼 보이지만, 마지막 이미지와 비교하면 수달의 털이나 발의 모양, 우주의 은하, 항성, 행성 등 모습이 훨씬 고품질로 생성되었습니다. 실제 마지막 이미지의 프롬프트 내용만 보더라도 챗GPT가 고품질 이미지를 생성하기 위해 달리에게 얼마나 반복적으로 상세한 설명을 하려고 노력하는지 확인할 수 있습니다.

“더 생생한 색상으로 우주 요소를 강화하고 유성과 고리가 있는 행성을 추가하여 장면을 더욱 역동적이고 생동감 있게 만들 수 있습니다. 수달의 털에 디테일을 더하고 별과 은하를 더욱 생생하고 세밀하게 표현하여 풍부하고 몰입감 넘치는 우주 환경을 만들어 보세요. 배경에 혜성과 화려한 오로라 같은 빛을 추가하여 장면에 깊이와 경이로움을 더하세요. 수달의 털, 우주 요소 및 배경의 디테일과 질감을 높여 더욱 세련되고 세련된 아트웍을 만들어 보세요.”

이처럼 추가 주제나 스타일을 프롬프트에 직접 더하는 대신에 칭찬도 했다가, 지적도 했다가, 응원도 하면서 더 나은 이미지를 생성하도록 부추기면 챗GPT가 스스로 프롬프트를 추가해서 달리에게 요청합니다. 반복할수록 계속 개선하므로 원하는 품질의 이미지가 만들어질 때까지 얼마든지 반복해도 좋습니다.

부추기기는 이미지 컨셉을 유지하면서 더 고품질의 이미지를 생성할 수 있는 방법이므로 꼭 활용하시길 바랍니다.

지금까지 챗GPT로 그림 그리는 방법을 알아봤습니다. 무료 버전을 사용할 경우 제한된 사용량을 모두 소진하면 그림이 안나올 수 있습니다. 그럴 때는 다시 사용량이 초기화될 때까지 기다리거나 다른 계정을 사용하거나 유료 구독해야 합니다. 다른 계정을 사용하면 반복된 그림을 그리기 어렵기 때문에 생성하려는 이미지가 많다면 유료로 사용하시길 권합니다.

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저자 오힘찬

14년 차 테크 칼럼니스트이자 마케터입니다. LG CNS, 아웃스탠딩, 월간 IUM, 비석세스 등 기업/매체와 협업하여 약 4,000편의 기술 동향, 기업 분석, 산업 동향, 스타트업 조명 등 칼럼을 발행했습니다. 최근 2년 동안 실제 업무에 적용한 AI 활용 사례를 글과 책으로 펴고 있습니다.

– 현) 골든래빗 마케터

– LG CNS, 아웃스탠딩, 월간 IUM, 비석세스 IT 컬럼 기고

– 《BYOD : Bring Your Own Device》(2013) 저

카카오채널 : https://open.kakao.com/o/gBWRpyvg

미디엄 : medium.com/맥갤러리

블로그 : post.naver.com/dhimchan

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저자 소개

당근 팀

당근의 여러 부서에서 각자 다른 문제를 풀던 11명이 하나의 질문으로 모였습니다. “AI로 더 잘 해결할 수 없을까?” 우리는 직군의 경계를 넘어 함께 고민하고 실험하며, ‘동네를 여는 문’이라는 당근의 비전을 AI로 구현해가는 사람들입니다. 이웃과 이웃을 더 따뜻하게 연결하고, 당근에서의 삶을 더 편리하게 만드는 일. 그 중심에서 AI가 할 수 있는 역할을 찾아가고 있습니다.

📚《요즘 당근 AI 개발》 자주 묻는 질문

Q.당근에서 AI를 어떻게 활용하고 있는지 궁금합니다. 구체적인 사례를 알고 싶어요.

당근은 AI를 다양한 방식으로 활용하여 사용자 경험을 향상시키고 내부 업무 효율성을 높이고 있습니다. 외부 사용자를 위한 사례로는 AI 물품 추천, AI 게시글 작성, AI 시세 조회, CS 챗봇 등이 있습니다. AI 물품 추천은 사용자의 검색 기록, 관심 카테고리 등을 분석하여 개인에게 최적화된 물품을 추천합니다. AI 게시글 작성은 사용자가 원하는 물품 정보를 입력하면 자동으로 제목과 상세 설명을 생성해줍니다. AI 시세 조회는 과거 거래 데이터를 기반으로 현재 시세를 예측하여 사용자에게 정보를 제공합니다. CS 챗봇은 사용자의 문의에 24시간 응대하여 빠른 문제 해결을 돕습니다. 내부 구성원을 위한 사례로는 리뷰 자동 리포트 발행, 온콜 업무 단축, 임베딩 시멘틱 캐싱, 운영업무 자동화 등이 있습니다. 리뷰 자동 리포트 발행은 사용자 리뷰를 분석하여 핵심 내용을 요약하고 트렌드를 파악하여 개선점을 도출합니다. 온콜 업무 단축은 AI를 활용하여 문제 발생 시 담당자에게 자동 알림을 보내고 초기 대응을 지원합니다. 임베딩 시멘틱 캐싱은 검색 속도를 향상시켜 사용자 경험을 개선합니다. 운영업무 자동화는 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 높입니다. 이러한 다양한 사례를 통해 당근은 AI를 적극적으로 활용하여 사용자 만족도를 높이고 내부 효율성을 개선하고 있습니다. 더 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.AI 에이전트와 MCP 개발이 무엇인지, 당근에서는 어떻게 활용하고 있는지 알고 싶습니다.

AI 에이전트와 MCP(Message Composition Platform)는 AI 기술을 활용하여 사용자 경험을 혁신하는 핵심 요소입니다. AI 에이전트는 사용자의 의도를 파악하고 작업을 자동화하는 지능형 시스템입니다. 당근에서는 AI 에이전트를 활용하여 사용자 문의에 자동 응답하거나, 개인 맞춤형 추천을 제공하거나, 특정 작업을 대신 수행하는 등 다양한 서비스를 제공합니다. MCP는 메시지 작성 및 관리를 위한 플랫폼으로, AI 기술을 활용하여 메시지 내용을 자동 생성하거나, 최적의 메시지 형식을 추천하거나, 메시지 전송 시점을 예측하는 등 다양한 기능을 제공합니다. 당근에서는 MCP를 활용하여 사용자에게 보다 효과적이고 편리한 커뮤니케이션 환경을 제공합니다. 예를 들어, 물품 판매 게시글을 작성할 때 AI가 자동으로 제목과 설명을 제안해주거나, 구매자와 판매자 간의 채팅 내용을 분석하여 사기 위험을 감지하는 데 활용될 수 있습니다. 이와 관련된 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.바이브 코딩이 무엇인가요? AI 코딩 도구와 어떤 관련이 있나요?

바이브 코딩은 개발자가 코딩 과정에서 느끼는 즐거움과 몰입감을 극대화하는 것을 의미합니다. AI 코딩 도구는 이러한 바이브 코딩을 지원하기 위해 개발되었으며, 코드 자동 완성, 오류 검출, 코드 제안 등 다양한 기능을 제공하여 개발자가 보다 쉽고 효율적으로 코딩할 수 있도록 돕습니다. 당근에서도 AI 코딩 도구를 적극적으로 활용하여 개발 생산성을 향상시키고 있습니다. 예를 들어, AI가 코드를 자동으로 완성해주거나, 흔히 발생하는 오류를 미리 감지하여 수정하도록 제안함으로써 개발 시간을 단축하고 코드 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, AI는 다양한 코딩 패턴을 학습하여 개발자에게 최적의 코딩 방식을 제안함으로써 개발자가 보다 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕습니다. 바이브 코딩과 AI 코딩 도구에 대한 더 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.프롬프트 엔지니어링 기법 고도화는 무엇이며, 왜 중요한가요?

프롬프트 엔지니어링은 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)에 효과적인 프롬프트를 설계하고 최적화하는 기술입니다. 이는 AI 모델이 원하는 결과를 정확하고 효율적으로 생성하도록 유도하는 데 매우 중요합니다. 프롬프트 엔지니어링 기법을 고도화한다는 것은, 단순히 질문을 잘 던지는 것을 넘어, AI 모델의 작동 방식을 이해하고, 모델이 가진 강점과 약점을 파악하여, 모델이 가장 잘 수행할 수 있는 형태로 질문을 구성하는 것을 의미합니다. 당근 팀은 사용자 경험을 극대화하기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 고도화하는 데 많은 노력을 기울였습니다. AI 모델을 활용하여 물품 추천, 게시글 작성, 시세 조회 등 다양한 서비스를 제공하면서, 각 서비스에 최적화된 프롬프트 엔지니어링 기법을 개발하고 적용했습니다. 이 과정에서 얻은 경험과 노하우는 《요즘 당근 AI 개발》에 자세히 담겨 있습니다. AI 모델을 활용한 서비스 개발에 관심 있는 분이라면, 이 책을 통해 프롬프트 엔지니어링 기법 고도화의 중요성과 실제 적용 사례를 배울 수 있을 것입니다.

Q.AI를 활용한 개발을 배우고 싶은데, 어디서부터 시작해야 할지 막막합니다.

AI 활용 개발을 시작하는 것은 흥미로운 여정이 될 것입니다. 먼저 AI의 기본 개념과 원리를 이해하는 것이 중요합니다. 온라인 강의, 책, 튜토리얼 등 다양한 학습 자료를 활용하여 AI의 핵심 개념을 습득하세요. 그다음, 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 익히는 것이 좋습니다. 파이썬은 AI 개발에 가장 널리 사용되는 언어 중 하나이며, 다양한 AI 관련 라이브러리와 프레임워크를 제공합니다. 텐서플로우, 파이토치, scikit-learn과 같은 AI 라이브러리를 사용해 간단한 AI 모델을 직접 만들어보는 것이 좋습니다. 이러한 경험을 통해 AI의 작동 방식을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 또한, AI 관련 프로젝트에 참여하거나, 오픈소스 프로젝트에 기여하면서 실력을 향상시킬 수 있습니다. 당근 팀의 경험을 통해 배우는 것도 좋은 방법입니다. 《요즘 당근 AI 개발》에는 당근 팀이 사용자 문제를 AI로 해결해나가는 여정이 담겨 있습니다. 이 책을 통해 실제 서비스에 AI를 적용하는 방법을 배우고, AI 개발에 대한 영감을 얻을 수 있을 것입니다.

Q.AI 모델을 서비스에 적용할 때 성능 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?

AI 모델을 서비스에 적용할 때 성능 문제는 흔히 발생합니다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 접근 방식이 필요합니다. 먼저, 모델의 복잡도를 줄이는 방법을 고려해볼 수 있습니다. 모델의 레이어 수를 줄이거나, 파라미터 수를 줄이는 등의 방법을 통해 모델의 연산량을 줄일 수 있습니다. 또한, 데이터 전처리 과정을 최적화하여 모델의 학습 효율성을 높일 수 있습니다. 불필요한 데이터를 제거하거나, 데이터의 형식을 통일하거나, 특성 스케일링을 적용하는 등의 방법을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 임베딩 시멘틱 캐싱과 같은 기술을 사용하여 검색 속도를 향상시킬 수도 있습니다. 또한, 모델을 경량화하거나 양자화하는 방법을 고려해볼 수 있습니다. 모델 경량화는 모델의 크기를 줄여 메모리 사용량을 줄이고, 연산 속도를 높이는 기술입니다. 모델 양자화는 모델의 파라미터를 저정밀도로 표현하여 모델의 크기를 줄이고, 연산 속도를 높이는 기술입니다. 당근 팀은 AI 모델을 서비스에 적용하면서 다양한 성능 문제를 해결해왔습니다. 이러한 경험은 《요즘 당근 AI 개발》에 자세히 소개되어 있습니다. 이 책을 통해 AI 모델 성능 문제 해결에 대한 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.

Q.당근 팀은 AI를 개발하고 적용하면서 어떤 어려움을 겪었으며, 어떻게 극복했는지 궁금합니다.

당근 팀도 AI를 개발하고 적용하는 과정에서 많은 어려움을 겪었습니다. 'AI로 과연 될까?'라는 의문에서 시작하여 'AI로 어떻게 하면 될까?'라는 고민을 거듭했습니다. 데이터 부족, 모델 성능 문제, 인프라 제약 등 다양한 문제에 직면했습니다. 하지만 엔지니어, 프로덕트 매니저, 운영 매니저 등 다양한 팀원들이 협력하여 문제 해결에 나섰습니다. 데이터 확보를 위해 다양한 방법을 시도하고, 모델 성능 향상을 위해 끊임없이 실험하고, 인프라 제약을 극복하기 위해 기술적인 혁신을 이루어냈습니다. 예를 들어, AI 물품 추천 시스템을 개발할 때 초기에는 데이터가 부족하여 추천 성능이 낮았습니다. 이를 해결하기 위해 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석하는 시스템을 구축하고, 외부 데이터 소스를 활용하여 데이터 부족 문제를 해결했습니다. 또한, 모델 성능 향상을 위해 다양한 모델 구조와 학습 방법을 시도하고, A/B 테스트를 통해 최적의 모델을 선택했습니다. 이러한 노력 덕분에 AI 물품 추천 시스템은 사용자 만족도를 크게 향상시켰습니다. 이처럼 당근 팀은 AI 개발 과정에서 겪는 어려움을 창의적인 아이디어와 끊임없는 노력으로 극복해왔습니다. 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.