AI · 기술 용어 사전
AI 의 기초 개념부터 우리가 실제로 쓰는 기술까지, 한 항목에 하나씩 적었습니다.
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- 강화학습Reinforcement learning행동에 따라 보상을 주고, 보상을 크게 받는 쪽으로 행동을 고쳐 나가게 하는 학습 방식.
- 과적합Overfitting학습 데이터에는 잘 맞지만 새 데이터에서는 틀리는 상태.
- 대규모 언어 모델Large language model아주 많은 글을 학습해 다음에 올 말을 예측하도록 만든 모델. 요약, 번역, 글쓰기, 대화에 쓰입니다.
- 딥러닝Deep learning여러 층으로 쌓은 인공 신경망으로 학습하는 머신러닝의 한 갈래.
- 머신러닝Machine learning규칙을 사람이 적어 주는 대신, 데이터에서 규칙을 찾아내게 하는 방법.
- 비전 언어 모델Vision language model이미지와 글을 같은 공간에서 다루는 모델. 사진과 낱말이 서로 얼마나 맞는지 비교할 수 있습니다.
- 비지도학습Unsupervised learning정답 없이 데이터 안의 구조나 묶음을 찾아내는 방식.
- 음성 인식Speech recognition사람의 말을 글로 옮기는 기술.
- 음성 합성Text to speech글을 사람 목소리로 읽어 주는 기술. 짧은 녹음으로 특정한 목소리를 흉내 내는 것도 여기에 듭니다.
- 이미지 세그멘테이션Image segmentation사진에서 사물이 차지하는 영역을 픽셀 단위로 구분해 내는 기술. 어디에 있는지를 네모가 아니라 윤곽으로 답합니다.
- 인공 신경망Neural network입력에 가중치를 곱하고 더해 다음 층으로 넘기는 계산 단위를 층층이 쌓은 구조.
- 인공지능Artificial intelligence사람이 하던 판단이나 인식, 생성 같은 일을 기계가 하도록 만든 기술 전체를 가리키는 말.
- 임베딩Embedding글이나 이미지를 숫자 벡터로 바꾼 표현. 뜻이 비슷할수록 벡터가 가까워집니다.
- 제로샷Zero shot그 작업을 위한 별도 학습 없이, 설명만 주고 바로 시키는 방식.
- 지도학습Supervised learning입력과 정답이 짝지어진 데이터로 배우는 방식.
- 추론Inference학습을 끝낸 모델을 실제로 돌려 결과를 얻는 단계.
- 컴퓨터 비전Computer vision사진이나 영상에서 무엇이 어디에 있는지 알아내는 분야.
- 토큰Token모델이 글을 다루는 최소 조각. 낱말보다 작을 수도, 클 수도 있습니다.
- 트랜스포머Transformer문장 안에서 어떤 낱말이 어떤 낱말을 참고해야 하는지 스스로 정하는 어텐션 구조. 지금 대부분의 언어·이미지 모델의 바탕입니다.
- 파라미터Parameter모델이 학습으로 정하는 숫자들. 개수가 모델 크기를 나타냅니다.
- 파인튜닝Fine tuning이미 학습된 모델을 우리 데이터로 조금 더 학습시켜 우리 일에 맞추는 것.
- 프롬프트Prompt모델에게 건네는 지시문. 무엇을, 어떤 형식으로, 어떤 조건에서 하라고 적은 글입니다.
- 학습 데이터Training data모델을 학습시키는 데 쓰는 데이터. 품질과 치우침이 결과를 좌우합니다.
- 환각Hallucination모델이 사실이 아닌 내용을 사실처럼 그럴듯하게 만들어 내는 현상.
- AI 에이전트AI agent목표를 주면 스스로 단계를 나누고 도구를 써서 일을 끝까지 해 보는 프로그램.
- GPUGPU같은 계산을 한꺼번에 많이 하는 데 특화된 장치. 딥러닝 학습과 추론에 쓰입니다.
- RAGRAG답을 만들기 전에 관련 문서를 먼저 찾아 와서, 그 내용을 근거로 답하게 하는 방식.