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<colbgcolor=#010101><colcolor=#fff> 노벨AI NovelAI |
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| 개발 | Anlatan |
| 플랫폼 | 웹 |
| 장르 | 인터랙티브 픽션 |
| 언어 | 영어 |
| 링크 |
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1. 개요
Anlatan에서 제작한 AI 스토리텔링 프로그램.2. 상세
AI Dungeon과 같은 인공지능 텍스트 게임으로, 플레이어가 텍스트를 입력하면 인공지능이 학습된 데이터를 바탕으로 그 다음에 나올 문장을 예측하여 출력한다. Ai는 수많은 플레이어들이 게임을 플레이한 데이터를 학습하며 발전하고 그 덕분에 엄청난 자유도를 자랑한다.즉 "나는 동굴로 들어간다"라고 사람이 입력하면 "동굴에서 해골이 튀어나왔다, 당신은 해골과 싸워 전리품인 지도를 얻었고 지도를 따라가니 보석이 나왔다"라고 AI가 대답하는 등[1] AI가 직접 소설을 써 주는 것이다. 게다가 어느 정도 자연스러운 대화를 하는 것도 가능하다. 이런 프롬프트 제너레이터 외에도 그림을 그려주는 모듈 등도 존재한다.
| <colbgcolor=#fff,#1f2023> 구독 플랜 |
페이퍼 Paper |
태블릿 Tablet |
스크롤 Scroll |
오푸스 Opus |
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텍스트 AI |
<colbgcolor=#fff,#1f2023> AI | Euterpe, Sigurd, Genji, Clio, Kayra | 모두 | ||
| 기억력 한계 |
6144 토큰 약 24576자 |
3072 토큰 약 12288자 |
6144 토큰 약 24576자 |
8192 토큰 약 32768 글자 |
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| 텍스트 한계 | 100개 | 무제한 | |||
| Anlas 월제공 | 없음 | 1000 Anlas | 10000 Anlas | ||
| AI TTS |
무료 100개 |
고급 무제한 |
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| 이미지 제네레이터 | 불가[2] | 가능 |
가능 무제한[3] |
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실험용 기능 앞서 해보기 |
불가 | 가능 | |||
| 가격 | 무료 | 10$ | 15$ | 25$ | |
기본 플랜은 페이퍼부터 시작하며[4], 정기 구독 플랜으로 월 $10의 태블릿(Tablet)[5], 월 $15의 스크롤(Scroll)[6], 월 $25의 오푸스(Opus)[7]가 있다.
3. 기능
3.1. 스토리텔러
AI Dungeon이 검열, 사생활 침해, 고의적 성능저하 등의 논란으로 좌초된 후 가장 주목받은 대체 프로그램. GPT-3 엔진의 자체 제약 때문에 AI의 기억력이 고작 700토큰에 불과했던[8] AID와 달리 무려 2048토큰(AI 메모리의 한계치)까지 기억이 가능해 스토리 및 설정의 관리가 용이하다. AI의 성능도 처음에는 AID의 드래곤 AI에 비하면 떨어지는 편이었으나 여러 차례 튜닝을 거치면서 상당히 그럴 듯한 수준까지 발달되었다. AID의 드래곤 AI에 해당하는 고급 AI 모델의 이름이 시구르드(Sigurd)[9]인 점도 특기할 만한 점이다.AI 엔진은 GPT-Neo 2.7b 기반의 칼리오페와 앞서 언급한 GPT-J 6b 기반의 시구르드가 있다. 가장 저렴한 태블릿 티어를 구독해도 시구르드를 쓸 수 있고, 칼리오페는 모듈 등의 몇몇 업데이트된 기능을 사용할 수 없으므로 시구르드가 기본이라고 보면 된다. 그리고 이후 시구르드보다 더 진보된 에우테르페와 AI 노벨리스트를 의식한 듯한 일본어 전용 AI 겐지를 추가했다.
NAI 자체의 가장 큰 세일즈 포인트는 유저 커스터마이징의 자유도로, 랜덤성, 샘플링, 반복 페널티 등의 AI 옵션을 조작이 가능하며, AID의 월드 인포에 해당하는 로어북(Lorebook)의 우선도 또한 플레이어가 직접 설정할 수 있다. 심지어 메모리, 작가의 말(A/N), 메인 스토리의 우선도까지 플레이어가 조작이 가능하다.
AID와의 분위기적 차이점은 게임적인 면을 강조한 AID에 비해 NAI는 스토리 텔링적인 면을 강조했다는 것. 기본 화자를 You로 두고 2인칭 어드벤처 형식으로 진행되던 AID와 달리, NAI는 기본적으로 1, 3인칭 라이트 노벨 종류를 기반으로 학습되었으며 따라서 do, say같은 기능도 지원하지 않는다. 이에 대한 불평이 많았는지 2021년 8월 13일 AID처럼 2인칭 기반으로 학습되었으며 Do, Say, Story 형태로 진행 가능한 Text Adventure 모듈이 추가되었으며, 2022년 6월 시점에서는 기존 Text Adventure보다 진보된 Text Adventure 2가 개발 중에 있다.
로그인하지 않은 경우 IP마다 횟수 제한이 걸려 있으며, 무료 회원은 최대 100회까지 입력이 가능하다.
메인 컨텐츠임에도 불구하고 서브 컨텐츠인 이미지 제네레이터보다 훨씬 인지도가 낮다. 물론 메인인 소설 AI 기능도 제대로 써보면 대단한 퀄리티와 재미를 보여주지만, 일단 지원 언어가 영어 뿐인지라 원어민 외 영어에 능숙치 못한 외국인들이 접근하기는 그림 AI 쪽이 훨씬 쉽다보니 인지도가 높아지기는 어렵다.[15]
기존 텍스트 AI들의 성능 부족 문제가 서서히 제기되던 중, 출시 3주년인 2024년 6월, LLaMA-3 70b 기반의 새 AI 모델이 제작중에 있다는 것이 밝혀졌다.[16] 그리고 한국(UTC+9) 기준 2024년 9월 24일, Llama 3 70B에 추가 학습을 진행한 새 모델 Erato가 오푸스 유저들에게 제한적으로 공개되었다.
3.2. 이미지 제네레이터
3.3. 에테르 룸(개발중)
2023년 출시 예정이었던 챗봇 서비스로 6월 14일 알파테스트를 시작했다.세계의 경계가 흐릿한 몽환적인 공간인 에테르룸에서 차원을 넘어 다중우주 어딘가에 살고 있는 인물과 연락처를 나누고 '진정성'이 느껴지는 채팅을 한다는 컨셉이다.
페르소나를 설정해서 챗봇이 그 역할 세계관에 더 충실하게 대화를 할 수 있도록 설계가 되어있다.
다만 로어북이나 고급설정은 불가능한 것으로 보인다.
또한 다른 챗봇과의 차별점으로 NAI의 이미지 생성 기능을 응용한 커스텀 데이터 시트를 사용한다. 컨텍트 카드라고 불리는 이미지를 프로필 사진란에 배치하여 대화중에도 실시간으로 쳇봇의 표정이나 의상등을 커스터마이즈 하여 보다 실감나는 대화를 할 수 있다.
[1]
기존의 텍스트 어드벤처 게임들과 다른 점은, 개발자가 써놓은 행동만 가능했던 텍스트 어드벤처 게임들과 달리 AI가 능동적으로 반응을 한다는 것. 즉 아무 배경이나 시나리오든 이론적으로는 플레이가 가능하다.
[2]
이미지 제네레이터에 접속은 가능하며, 만약 남아있는 Anlas가 있다면 전부 소모할 때까지 사용 가능하다.
[3]
normal 사이즈 1장 생성 한정
[4]
꼭 가입할 필요는 없이 이용 가능
[5]
AI의 기억력 한계는 3072토큰, 매주 1000의 우선도가 주어진다.
[6]
AI의 기억력 한계는 6144토큰, 매주 1000의 우선도가 주어진다.
[7]
AI의 기억력 한계는 8192토큰, 우선도 무한, 생성 가능한 글자수 최대치나 한 달에 학습 가능한 커스텀 모듈의 스텝 수가 높으며, 실험용 기능을 전체 공개되기 전에 미리 써볼 수 있다.
[8]
게다가 그걸 또 스토리와 설정에 반씩 나눠 할당한 탓에, 정말 경제적인 문자 사용이 요구됐다.
[9]
시구르드는 드래곤을 죽인
용살자 영웅이다.
[10]
로어북 엔트리의 유형(캐릭터, 집단, 배경 등)과 대략적인 요약문을 넣으면 AI가 내용을 짜내는 기능.
[11]
AID에서도 크툴루 월드 출시 당시 나온 '
러브크래프트 AI'처럼 모듈과 흡사한 기능이 없진 않았으나 그 기능이 매우 한정적이었고, 유저 커스터마이징은 당연히 지원되지 않았다.
[12]
Phrase Bias, 특정 문구에 '편향성'을 부여해 특정 문구가 더 나오거나 덜 나오게끔 한다.
[13]
Inline Generation, 말그대로 내용 끝이 아닌 내용 중간에서부터 텍스트를 생성한다. 원래는 뒷내용은 무시하고 중간 지점부터 다시 생성하는 기능에 가까웠으나, 2022년 6월 업데이트 이후 중간에 생성되는 내용이 뒷 문맥을 감안하도록 개선되어 진정한 의미에서 중간 생성이라 부를 수 있게 됐다.
[14]
모듈 학습 기능같은 기능성 업데이트 이외에도 각종 단축키 커스텀, 토큰 구분과 각종 입/출력 파트의 글자 크기와 색 강조를 각각 설정할 수 있는 기능, 본문의 글을 지정해 바로 로어북에 넣기 등등 유저 편의를 위한 기능이 다채롭게 추가되었다.
[15]
사실 한국어 등의 언어로 생성이 되기는 된다. 그러나 토큰 소모가 심하고 기초적인 문법도 따라가지 못하므로 이렇게 쓸 이유가 없다.
[16]
원래는 자체 모델을 개발 중에 있었으나 LLaMA-3의 성능을 본 후 과감한 결정을 하였다고 한다.