📖 AI 용어집

AI 성능을 비교하는 표준 시험입니다. 신모델 발표 때 나오는 점수표가 이것이며, 시험 대비 훈련 논란도 잦습니다.

정답 없이 데이터 속 패턴을 스스로 찾게 하는 학습 방식입니다.

AI가 결론만 내지 않고 풀이 과정을 단계별로 적으며 답하게 하는 기법입니다. 복잡한 문제의 정확도를 크게 올립니다.

방대한 텍스트로 언어의 기본기를 익히는 AI 훈련의 첫 단계입니다. 이후 파인튜닝으로 용도에 맞게 다듬습니다.

글, 이미지, 소리, 영상 같은 콘텐츠를 새로 만들어내는 AI를 통칭합니다.

외국 기술에 의존하지 않고 자국의 데이터와 언어로 만드는 국가 차원의 AI를 말합니다. 한국의 국산 AI 정책 키워드입니다.

거대 모델 대비 크기를 확 줄인 언어 모델입니다. 저렴하고 빨라 특정 업무 전용으로 각광받습니다.

모델·데이터·계산량을 키울수록 성능이 예측 가능하게 좋아진다는 경험 법칙입니다. AI 투자 경쟁의 이론적 근거입니다.

OpenAI·소프트뱅크·오라클이 추진하는 초대형 AI 데이터센터 건설 프로젝트입니다. 수천억 달러 규모로 AI 인프라 경쟁을 상징합니다.

대화 시작 전에 AI에게 미리 주어지는 기본 지침입니다. AI의 말투와 규칙이 여기서 정해집니다.

모델의 숫자 정밀도를 낮춰 크기와 계산량을 줄이는 대표적인 경량화 기법입니다.

문장에서 어떤 단어끼리 관련이 깊은지 계산하는 기법으로, 트랜스포머의 핵심 원리입니다.

AI 에이전트처럼 스스로 판단하고 행동하는 성격의 AI를 통칭하는 업계 유행어입니다.

서버가 아니라 현장의 기기(카메라, 센서, 공장 설비)에서 바로 AI를 돌리는 방식입니다.

모델의 가중치 파일을 공개해 누구나 내려받아 쓸 수 있게 한 AI 모델입니다. Llama, DeepSeek 등이 대표적입니다.

누구나 내려받아 수정·활용할 수 있게 공개된 AI 모델입니다.

인터넷 없이 스마트폰·PC 안에서 직접 돌아가는 AI입니다. 개인정보가 기기 밖으로 나가지 않는 것이 장점입니다.

클라우드와 반대로 자체 서버에 직접 설치해 운영하는 방식입니다. 보안이 중요한 기관이 AI를 도입할 때 택합니다.

AI가 만든 콘텐츠임을 식별할 수 있게 심는 보이지 않는 표식입니다. 딥페이크 대응책으로 의무화가 논의됩니다.

물리 세계의 이치(중력, 공간, 인과)를 이해하는 AI 모델입니다. 로봇과 영상 생성 AI의 다음 단계로 꼽힙니다.