모델 기초
거대 언어 모델(LLM)
대규모 텍스트로 학습해 사람처럼 글을 이해하고 생성하는 언어 모델이에요. GPT·Claude·Gemini가 여기에 해당해요
모델 기초 AI 용어
LLM·파라미터 등 모델을 구성하는 기초 용어
모델 기초
환각(할루시네이션)(Hallucination)
모델이 그럴듯하지만 틀린 정보를 사실처럼 생성하는 현상이에요. 생성형 AI의 구조적 한계라 사실 확인이 꼭 필요해요
모델 기초
멀티모달(Multimodal)
텍스트뿐 아니라 이미지·음성·영상 등 여러 형태(modality)를 함께 이해하고 다루는 모델이에요
모델 기초
컨텍스트 윈도우(Context Window)
모델이 한 번에 기억·참조할 수 있는 토큰의 양이에요. '200K 컨텍스트'면 약 15만 단어 분량을 한꺼번에 볼 수 있어요
모델 기초
토큰(Token)
모델이 텍스트를 처리하는 최소 단위예요. 단어보다 작을 수 있고(한글은 보통 글자당 1 2토큰), 비용·길이 산정의 기준이 돼요
모델 기초
추론(실행)(Inference)
학습이 끝난 모델을 실제로 돌려 결과를 뽑아내는 과정이에요. 모델을 '만드는' 학습(training)의 반대 개념이에요
모델 기초
파라미터(Parameter)
모델 내부에서 학습으로 조정되는 가중치의 수예요. 모델 규모를 나타내는 지표로, '70B'면 700억 개를 뜻해요
모델 기초
파운데이션 모델(Foundation Model)
광범위한 데이터로 사전학습해 다양한 작업에 범용으로 갖다 쓰는 기반 모델이에요. LLM은 그중 언어에 특화된 버전이에요