AI 용어 사전

Generative AI

글, 그림, 코드처럼 새로운 결과물을 직접 만들어내는 AI예요. 정보를 찾아주는 검색과 달리 스스로 창작해 줍니다.

Machine Learning

사람이 규칙을 일일이 정해주지 않아도, 많은 데이터를 보며 스스로 패턴을 익히는 기술입니다.

Deep Learning

머신러닝의 한 갈래예요. 사람 뇌의 신경망을 흉내 낸 방식으로 더 복잡한 것을 학습합니다.

Neural Network

데이터를 여러 층으로 거치며 처리하는 구조예요. 딥러닝의 바탕이 됩니다.

NLP

사람이 쓰는 말과 글을 컴퓨터가 이해하고 다루게 하는 기술입니다.

범용 인공지능

사람처럼 어떤 일이든 두루 해내는 가상의 AI를 말해요. 아직 실현되지는 않았습니다.

거대 언어 모델

엄청난 양의 글을 학습해 사람처럼 문장을 만들어내는 AI예요. ChatGPT, Claude의 핵심입니다.

Foundation Model

여러 작업에 두루 쓰도록 크게 학습해 둔 기본 모델이에요. 여기에 살을 붙여 다양한 서비스를 만듭니다.

Transformer

요즘 언어 AI 대부분이 쓰는 핵심 구조예요. 문장에서 중요한 단어에 집중하는 방식입니다.

Multimodal

글뿐 아니라 이미지, 음성, 영상까지 함께 이해하고 다루는 AI를 말해요.

Parameter

모델이 학습하며 조절하는 수많은 값이에요. 보통 많을수록 똑똑하다고 보지만 항상 그렇지는 않습니다.

Open-source Model

누구나 가져다 쓰고 고칠 수 있게 공개된 AI 모델이에요. 라마(Llama) 등이 있습니다.

Prompt

AI에게 시키는 말이나 질문이에요. 구체적으로 적을수록 더 좋은 답이 나옵니다.

Prompt Engineering

원하는 답을 얻기 위해 프롬프트를 잘 짜는 요령이에요.

System Prompt

대화 전에 미리 정해두는 AI의 역할이나 규칙이에요. "너는 친절한 상담사야" 같은 설정입니다.

Token

AI가 글을 처리하는 작은 단위예요. 글자 묶음 정도이고, 사용량과 요금 계산의 기준이 됩니다.

Context Window

AI가 한 번에 기억할 수 있는 대화나 글의 양이에요. 이 한도를 넘어가면 앞 내용을 잊습니다.

Hallucination

AI가 그럴듯하지만 사실이 아닌 답을 자신 있게 내놓는 현상이에요. 중요한 내용은 꼭 확인해야 합니다.

Temperature

답의 자유로움 정도를 정하는 값이에요. 높이면 창의적이고, 낮추면 일관되고 안정적입니다.

Zero-shot / Few-shot

예시 없이 바로 시키면 제로샷, 예시 몇 개를 보여주고 시키면 퓨샷이에요.

Rate Limit

일정 시간 안에 쓸 수 있는 양의 한도예요. 무료 플랜에서 자주 마주칩니다.

Fine-tuning

이미 학습된 모델에 특정 분야 데이터를 더 가르쳐 그 일에 특화시키는 작업이에요.

검색 증강 생성

AI가 답하기 전에 관련 자료를 먼저 찾아 참고하게 하는 방식이에요. 최신 정보나 정확도를 높일 때 씁니다.

Embedding

글이나 이미지를 컴퓨터가 비교하기 쉽게 숫자 묶음으로 바꾼 것이에요.

Vector DB

숫자로 바뀐 데이터를 저장하고 비슷한 것을 빠르게 찾아주는 저장소예요. RAG에 자주 쓰입니다.

Inference

학습을 마친 AI가 실제로 입력을 받아 답을 만들어내는 과정이에요.

Agent

시키면 스스로 여러 단계를 계획하고 실행해 일을 처리하는 AI예요.

Guardrail

AI가 위험하거나 부적절한 답을 내지 않도록 막아두는 안전장치예요.

다른 프로그램이 AI 기능을 가져다 쓸 수 있게 연결해 주는 통로예요.