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AI — 427개 용어
LLM·에이전트·RAG·임베딩·프롬프트 등 AI 시대 필수 용어
GPTQ👁 158
GPU용 후학습 양자화 알고리즘. 4bit로 성능 손실 최소.
Managed Agents👁 158
Claude Managed Agents
Anthropic이 2026년 공개한 관리형 에이전트 런타임. 에이전트 루프·도구 실행·샌드박스·상태 지속성을 SaaS로 제공.
Prompt Compression👁 158
긴 프롬프트를 압축해 토큰·비용 절감. LLMLingua·요약 사전처리.
ResNet👁 158
Residual Network
Microsoft가 제안한 잔차 연결(skip connection) 기반 딥 CNN. 2015년 ImageNet 우승.
Voyage AI👁 158
고품질 임베딩·리랭커 특화 업체. Claude/Anthropic 공식 추천.
Gradio👁 157
Python 코드로 ML 데모 웹 UI를 빠르게 만드는 라이브러리. Hugging Face 인수.
Streaming Response (LLM)👁 157
LLM 응답을 토큰별로 실시간 전송. SSE로 구현. ChatGPT의 그 효과.
CNN👁 156
Convolutional Neural Network
이미지 처리에 최적화된 신경망. Convolution·Pooling 층으로 공간 특징 추출.
HellaSwag👁 156
일상 상황의 다음 문장을 고르는 상식 추론 벤치마크.
Mamba👁 156
Transformer 대안 아키텍처. State Space Model 기반, O(N) 복잡도.
MCP Transport👁 156
MCP 통신 방식. stdio (로컬)와 SSE/WebSocket (원격).
Text Classification👁 156
텍스트를 미리 정의된 범주로 분류하는 NLP의 기본 작업. 스팸 필터·토픽 분류 등.
Helicone👁 155
LLM API 프록시 기반 관측 플랫폼. 코드 변경 최소화로 로깅·비용 추적.
HumanEval👁 155
OpenAI의 코드 생성 벤치마크. 164개 Python 함수 완성.
Jailbreak👁 155
모델의 안전 가드레일을 우회해 금지된 응답을 끌어내는 시도. DAN·역할극·이진 인코딩 등 기법 다양.
Softmax👁 155
로짓을 확률 분포로 변환하는 함수. 분류·attention의 핵심.
ARC👁 154
AI2 Reasoning Challenge
초등 과학 객관식 벤치마크. 추론 능력 평가.
Claude Agent SDK👁 154
Anthropic의 에이전트 빌드 SDK. 도구·메모리·서브에이전트 패턴.
Needle in a Haystack👁 154
Long Context LLM의 정보 검색 능력을 평가하는 테스트. 긴 문서 중간에 숨긴 문장을 찾게 함.
Portkey👁 154
LLM Ops 게이트웨이. Cache·fallback·analytics·guardrails.
Autoregressive Model👁 153
이전 출력을 기반으로 다음을 예측하는 모델. GPT·Llama 등 대부분 LLM.
Extended Thinking👁 153
Claude가 답변 전에 긴 내부 사고를 거치는 모드. o1 스타일의 reasoning 기능을 Anthropic 방식으로 구현.
Machine Translation👁 153
한 언어를 다른 언어로 번역하는 NLP 작업. Transformer 등장 후 품질 급상승.
Anthropic Speculative Sampling👁 152
빠른 작은 모델이 예측·큰 모델이 검증. Anthropic 연구.
Batch API (LLM)👁 152
OpenAI·Anthropic의 비동기 배치 처리. 50% 저렴, 24시간 내 완료.
Confusion Matrix👁 152
분류 결과를 TP·TN·FP·FN 4분면으로 정리한 표. 성능 분석의 기본.
Constitutional AI👁 152
Anthropic이 제안한 정렬 방법. 사람 대신 AI가 헌법적 원칙으로 자기 출력을 평가·개선.
JSON Mode👁 152
LLM이 항상 유효한 JSON을 반환하도록 하는 API 옵션. Structured Output의 초기 형태.
K-means👁 152
K개 클러스터 중심을 반복 갱신하는 대표적 클러스터링 알고리즘.
lattice👁 152
OpenAI·Anthropic 출신이 만든 로컬 전용 오픈소스 코딩 에이전트. 외부 API 호출 없이 로컬 모델만 사용.
Red Teaming (AI)👁 152
AI 시스템의 취약점·잘못된 동작을 의도적으로 탐색하는 적대적 테스트.
SigLIP👁 152
Google의 CLIP 개선판. Sigmoid loss로 효율적 학습.
Stable Diffusion👁 152
Stability AI가 오픈소스화한 text-to-image 모델. 로컬 실행 가능, 생태계 방대.
Synthetic Training Data👁 152
LLM으로 학습 데이터를 생성하는 기법. 저자원 언어·특수 도메인에 필수.
Temperature 튜닝👁 152
0에 가까우면 결정적, 1 이상은 창의적. 작업별 권장값.
Top-K Sampling👁 152
확률 상위 K개 토큰에서만 샘플링. Top-p(nucleus)와 함께 사용.
Anthropic Tool Use👁 151
Claude의 도구 호출. OpenAI와 유사하되 병렬 호출 지원.
Continual Learning👁 151
모델을 계속 새 데이터로 학습시키되 이전 지식을 잊지 않게 하는 연구 분야.
Eval Harness👁 151
LLM을 표준 벤치마크로 자동 평가하는 프레임워크. lm-eval-harness가 대표.
Meta AI (FAIR)👁 151
Meta의 AI 연구·제품. Llama 오픈 모델로 업계 판도를 바꿈.
Mistral AI👁 151
프랑스의 AI 스타트업. 오픈 웨이트 Mistral·Mixtral 모델. 유럽 AI 주권의 상징.
System Prompt👁 151
모델의 역할·톤·제약을 설정하는 최상위 지시. 대화 전체에 영향.
Together AI👁 151
오픈 모델 추론 플랫폼. 저비용·fine-tuning.
Chatbot👁 150
자연어로 대화하는 소프트웨어. LLM 등장 이후 품질·활용이 급상승.
GAN👁 150
Generative Adversarial Network
생성자와 판별자가 경쟁하며 학습하는 생성 모델. 이미지 생성의 초기 혁명.
Giskard👁 150
LLM·ML 모델 테스트·Red Team 오픈소스. 편향·환각·보안 검증.
GRU👁 150
Gated Recurrent Unit
LSTM을 단순화한 변형. 게이트 수를 줄여 학습 빠르고 성능은 유사.
Ragas👁 150
RAG 특화 평가 프레임워크. 4대 메트릭.
RAG Evaluation👁 150
RAG 파이프라인의 검색·생성 품질을 측정하는 방법. Ragas·TruLens.
ReAct Pattern👁 150
Reason + Act 패턴. LLM이 "생각 → 행동 → 관찰"을 반복하며 도구 사용.