- 생성형 AIGenerative AI
- 텍스트·이미지·코드 등 새로운 콘텐츠를 만들어내는 인공지능. 기존 데이터의 패턴을 학습해 사용자의 요청(프롬프트)에 맞는 결과물을 생성한다.
- 거대언어모델LLM
- 방대한 텍스트로 학습해 사람의 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델. ChatGPT의 GPT, 구글 제미나이, 앤트로픽 클로드 등이 대표적이다.
- 트랜스포머Transformer
- 2017년 구글이 발표한 신경망 구조. '어텐션' 메커니즘으로 문맥을 효율적으로 파악하며, 현대 거대언어모델의 기반 기술이다.
- 파라미터Parameter
- 모델이 학습을 통해 조정하는 내부 수치(매개변수). 수가 많을수록 표현력이 크지만 더 많은 연산 자원이 필요하다.
- 토큰Token
- 모델이 텍스트를 처리하는 기본 단위. 단어나 단어 조각에 해당하며, AI 서비스 사용료도 보통 토큰 수로 계산된다.
- 파인튜닝Fine-tuning
- 이미 학습된 모델을 특정 분야·작업 데이터로 추가 학습시켜 성능을 맞추는 미세조정 과정.
- 검색증강생성RAG
- 모델이 답변을 생성할 때 외부 문서를 검색해 근거로 활용하는 기법. 최신성과 정확성을 높이고 환각을 줄인다.
- 멀티모달Multimodal
- 텍스트뿐 아니라 이미지·음성·영상 등 여러 형태의 데이터를 함께 이해하고 생성하는 AI.
- 추론Inference
- 학습이 끝난 모델이 실제 입력을 받아 결과를 내놓는 단계. AI 서비스 운영 비용의 큰 부분을 차지한다.
- 환각Hallucination
- AI가 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 지어내는 현상. 생성형 AI의 대표적 한계로, 결과는 항상 검증이 필요하다.
- 프롬프트Prompt
- AI에게 작업을 지시하는 입력 문장. 어떻게 묻느냐에 따라 결과의 품질이 크게 달라진다.
- 범용인공지능AGI
- 특정 작업에 국한되지 않고 인간 수준의 다양한 지적 능력을 갖춘 가상의 인공지능. 아직 실현되지 않은 목표다.