아주 기본적인 ai 용어 해설
2025-04-13
기본용어 해설
AI (Artificial Intelligence, 인공지능): 인간의 지능을 모방하여 컴퓨터가 학습, 추론, 문제 해결 등의 기능을 수행할 수 있도록 하는 기술 분야.
LLM (Large Language Model, 거대 언어 모델): 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어와 유사한 텍스트를 생성하고 이해하는 능력을 가진 인공신경망 모델. 예: GPT, Claude, Gemini.
프롬프트 (Prompt): 언어 모델에게 특정 작업이나 답변을 유도하기 위해 제공하는 입력 텍스트. 질문, 명령, 지시 등의 형태를 가질 수 있음.
프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering): 언어 모델이 원하는 결과를 효과적으로 생성하도록 최적의 프롬프트를 설계하고 개발하는 과정 또는 기술.
인컨텍스트 러닝 (In-Context Learning): 사전 학습된 언어 모델이 명시적인 파인튜닝 없이 주어진 프롬프트의 맥락(예시, 설명)을 이해하고 새로운 작업을 수행하거나 응답을 생성하는 능력.
할루시네이션 (Hallucination): 언어 모델이 사실과 다르거나 존재하지 않는 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상.
RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성): 언어 모델이 답변을 생성하기 전에 외부 지식 베이스(인터넷, 문서 등)에서 관련 정보를 검색하고, 검색된 정보를 활용하여 답변의 정확성과 관련성을 높이는 기술.
제로샷 프롬프팅 (Zero-Shot Prompting): 언어 모델에게 별도의 예시 없이 프롬프트만 제공하여 작업을 수행하도록 하는 방법.
퓨샷 프롬프팅 (Few-Shot Prompting): 언어 모델에게 작업 수행 방법이나 원하는 답변 형태에 대한 몇 가지 예시를 프롬프트와 함께 제공하는 방법.
원샷 프롬프팅 (One-Shot Prompting): 퓨샷 프롬프팅의 한 유형으로, 하나의 예시만을 제공하는 방식.
CoT (Chain of Thought, 생각의 사슬): 언어 모델이 최종 답변을 도출하기 전에 중간 단계의 추론 과정이나 단계별 해결 과정을 텍스트로 생성하도록 유도하는 프롬프팅 기법. 답변의 논리성과 정확성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있음.
멀티모달 (Multimodal): 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 함께 처리하고 이해할 수 있는 인공지능 모델의 능력.
API (Application Programming Interface): 서로 다른 소프트웨어 애플리케이션이 데이터를 교환하고 기능을 공유할 수 있도록 정의된 인터페이스.
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