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AI — 237개 용어
LLM·에이전트·RAG·임베딩·프롬프트 등 AI 시대 필수 용어
MCP Transport👁 2
MCP 통신 방식. stdio (로컬)와 SSE/WebSocket (원격).
Meta AI (FAIR)👁 2
Meta의 AI 연구·제품. Llama 오픈 모델로 업계 판도를 바꿈.
Midjourney👁 2
유료 구독형 이미지 생성 서비스. 아티스트 수준 품질, Discord 인터페이스.
Mini-batch Gradient Descent👁 2
전체 데이터 대신 배치 단위로 그래디언트를 계산. 현대 딥러닝 표준.
Mistral AI👁 2
프랑스의 AI 스타트업. 오픈 웨이트 Mistral·Mixtral 모델. 유럽 AI 주권의 상징.
Mixed Precision👁 2
학습 중 FP32와 FP16·BF16을 혼용해 속도·메모리 절감. 거의 필수.
Mixture of Agents👁 2
MoA
여러 LLM의 응답을 종합해 최종 답변 생성. Together AI가 제안.
MMLU👁 2
Massive Multitask Language Understanding
57개 분야 시험 문제로 LLM을 평가. AI의 학문적 지식 측정 표준.
Modal👁 2
서버리스 Python·AI 클라우드 플랫폼. GPU·큰 모델 배포에 특화.
MoE👁 2
Mixture of Experts
여러 "전문가" 서브네트워크 중 일부만 활성화해 파라미터는 크지만 추론 비용은 낮춘 아키텍처. Mixtral·GPT-4·Llama 4에 적용.
MSE👁 2
Mean Squared Error
회귀 모델의 대표적 손실·평가 지표. 예측과 실제의 차이 제곱 평균.
Multi-Query Retrieval👁 2
하나의 질문을 여러 관점으로 재작성해 검색하는 기법. 재현율 향상.
Naive Bayes👁 2
피처 독립 가정하에 베이즈 정리로 분류하는 확률적 알고리즘. 스팸 필터의 고전.
Needle in a Haystack👁 2
Long Context LLM의 정보 검색 능력을 평가하는 테스트. 긴 문서 중간에 숨긴 문장을 찾게 함.
NER👁 2
Named Entity Recognition
텍스트에서 인명·지명·기관명 같은 개체를 인식·분류하는 NLP 작업.
Object Detection👁 2
이미지 내 객체의 위치(bbox)와 클래스를 동시에 예측하는 CV 작업.
Ollama👁 2
로컬에서 LLM을 Docker처럼 구동하는 도구. <code>ollama run llama3</code> 한 줄로 시작. Mac·Linux·Windows 지원.
OpenAI👁 2
GPT·ChatGPT를 만든 AI 회사. 2015년 비영리로 시작, 현재 MS 파트너십.
OpenRouter👁 2
여러 LLM 제공자를 통일된 API로 접근하는 라우팅 서비스. 비용·성능 비교 용이.
Overfitting👁 2
학습 데이터에 과도하게 맞춰져 새 데이터에서 성능이 떨어지는 현상.
PCA👁 2
Principal Component Analysis
분산을 최대한 보존하며 차원을 축소하는 선형 기법. 시각화·전처리에 널리 사용.
Perplexity👁 2
언어 모델의 불확실성 지표. 낮을수록 좋음. 사전학습 평가의 핵심.
Pipeline Parallelism👁 2
대형 모델을 여러 GPU에 레이어 단위로 분할. Megatron·PaLM 학습에 사용.
Plan-and-Execute Agent👁 2
LLM이 먼저 전체 계획을 세우고 단계별 실행. ReAct 대비 효율.
Pooling (CNN)👁 2
특징 맵의 공간 크기를 줄이는 연산. Max·Average Pooling.
Portkey👁 2
LLM Ops 게이트웨이. Cache·fallback·analytics·guardrails.
PPO👁 2
Proximal Policy Optimization
OpenAI가 제안한 강화학습 알고리즘. RLHF의 전통적 선택.
Precision & Recall👁 2
분류 성능의 핵심 2지표. Precision = 양성 예측의 정확도, Recall = 실제 양성 중 맞춘 비율.
Preference Data👁 2
A vs B 선호도 페어 데이터. RLHF·DPO 학습의 재료.
Prompt Compression👁 2
긴 프롬프트를 압축해 토큰·비용 절감. LLMLingua·요약 사전처리.
Promptfoo👁 2
프롬프트·모델 비교 CLI. YAML 정의, CI 통합. 실무 LLM 테스트 표준.
Prompt Injection👁 2
사용자 입력·외부 문서에 포함된 악성 지시가 LLM의 원래 지시를 가로채는 공격. AI 에이전트 시대의 가장 큰 보안 위협.
Prompt Management👁 2
프롬프트를 코드 밖에서 관리. 버전·A/B·비개발자 편집.
Prompt Template👁 2
변수를 포함한 재사용 가능한 프롬프트 구조. 애플리케이션 내 프롬프트 관리의 기본.
Pydantic AI👁 2
Pydantic 창시자가 만든 Python AI 에이전트 프레임워크. 타입 안전 강조.
Question Answering👁 2
질문에 답변을 생성하는 NLP 작업. 추출형(문서에서 스팬)·생성형(LLM) 구분.
Qwen👁 2
알리바바의 오픈소스 LLM 시리즈. 중국어·다국어 성능이 뛰어나며 코딩 특화 Qwen-Coder도 인기.
RAG Pipeline👁 2
RAG의 7단계: 문서 → 청크 → 임베딩 → 저장 → 검색 → 리랭킹 → LLM 생성.
Random Forest👁 2
여러 결정 트리의 예측을 평균한 앙상블 알고리즘. 튜닝 없이 강력한 성능.
ReAct Pattern👁 2
Reason + Act 패턴. LLM이 "생각 → 행동 → 관찰"을 반복하며 도구 사용.
Red Teaming (AI)👁 2
AI 시스템의 취약점·잘못된 동작을 의도적으로 탐색하는 적대적 테스트.
Regularization👁 2
모델 복잡도를 제한해 과적합을 방지하는 기법 총칭. L1·L2·Dropout 등.
Replicate👁 2
Docker 이미지 기반 AI 모델 서빙 플랫폼. 커뮤니티 모델 수천 개.
Reranker👁 2
RAG에서 top-k 결과를 더 정확한 모델로 재정렬해 품질을 끌어올리는 단계.
ResNet👁 2
Residual Network
Microsoft가 제안한 잔차 연결(skip connection) 기반 딥 CNN. 2015년 ImageNet 우승.
ROC AUC👁 2
이진 분류 모델의 임계값 독립적 성능 지표. 1.0이 완벽, 0.5가 무작위.
Safety Evaluation👁 2
모델의 해로움·편향·탈옥 저항을 측정하는 벤치마크. HarmBench·ToxicChat.
SAM👁 2
Segment Anything Model
Meta의 범용 segmentation 모델. 프롬프트로 어떤 객체든 분할.
Self-Consistency👁 2
같은 질문을 여러 번 샘플링하고 다수결로 답 선택. 추론 정확도 향상.
Semantic Cache👁 2
임베딩 유사도로 "비슷한 질문"에 캐시된 답변 재사용. GPTCache·Portkey.