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AI — 427개 용어
LLM·에이전트·RAG·임베딩·프롬프트 등 AI 시대 필수 용어
Vision OCR👁 150
GPT-4V·Claude Vision·Gemini로 이미지에서 텍스트 추출. 기존 OCR 대체.
Aider👁 149
터미널 기반 AI 페어 프로그래머. Git 통합·다중 파일 편집.
MAE👁 149
Mean Absolute Error
예측과 실제 차이의 절댓값 평균. MSE보다 이상치에 견고.
PEFT👁 149
Parameter-Efficient Fine-Tuning
적은 파라미터만 학습하는 파인튜닝 기법 총칭. Hugging Face PEFT 라이브러리.
RAG 환각 방지👁 149
검색 실패·컨텍스트 무시로 인한 환각을 탐지·완화.
SFT👁 149
Supervised Fine-Tuning
지시-응답 페어로 LLM을 파인튜닝하는 단계. RLHF의 1단계.
Few-shot CoT👁 148
추론 예시를 몇 개 제공. Zero-shot보다 더 좋은 성능.
LLM DoS👁 148
LLM 자원 소모 공격. 긴 프롬프트·재귀·토큰 폭발.
Mixtral 8x7B👁 148
Mistral AI의 MoE. 전문가 8개 × 7B, 활성 13B로 47B 성능.
Parallel Tool Calling👁 148
한 번에 여러 도구 호출. Claude·OpenAI·Gemini 지원.
Agent Benchmarks👁 147
SWE-bench·WebArena·GAIA·AgentBench 등 에이전트 평가 표준.
Cohere Rerank 3👁 147
다국어·긴 문서 지원 리랭커. RAG 품질 향상의 지름길.
G-Eval👁 147
GPT-4로 평가. CoT로 평가 이유 생성·점수.
Guardrails 프레임워크👁 147
Guardrails AI·NeMo Guardrails·Llama Guard·OpenAI Moderation.
Layout-aware LLM👁 147
이미지 + 텍스트 위치 정보까지 활용하는 모델. LayoutLM·Donut.
LiteLLM👁 147
100+ LLM 제공자를 OpenAI 호환 API로 통합하는 프록시·라이브러리.
OpenAI Realtime API👁 147
GPT-4o 실시간 음성 대화 API. WebRTC 기반 저지연.
Qwen👁 147
알리바바의 오픈소스 LLM 시리즈. 중국어·다국어 성능이 뛰어나며 코딩 특화 Qwen-Coder도 인기.
RWKV👁 147
Transformer 성능 + RNN 효율. 100% 오픈소스 linear attention.
HyDE👁 146
Hypothetical Document Embeddings
질문 임베딩 대신 LLM이 생성한 가상 답변을 임베딩해 검색. 품질 향상 기법.
LlamaIndex Agent👁 146
LlamaIndex의 에이전트 추상화. 여러 Query Engine을 도구로.
MCP Client👁 146
MCP 서버의 도구·리소스를 사용하는 LLM 앱. Claude Desktop·Cursor 등.
MCP Resources👁 146
MCP의 Resource 프리미티브. 파일·DB·API 컨텍스트를 LLM에 제공.
Naive Bayes👁 146
피처 독립 가정하에 베이즈 정리로 분류하는 확률적 알고리즘. 스팸 필터의 고전.
Plan-and-Execute Agent👁 146
LLM이 먼저 전체 계획을 세우고 단계별 실행. ReAct 대비 효율.
Process Reward Model👁 146
최종 답이 아닌 중간 과정에 보상. Reasoning 모델의 핵심.
Prompt Chaining👁 146
큰 작업을 여러 LLM 호출로 분할. 단계별 개선.
Promptfoo👁 146
프롬프트·모델 비교 CLI. YAML 정의, CI 통합. 실무 LLM 테스트 표준.
병렬 Tool Use👁 146
하나의 응답에서 여러 도구를 동시에 호출해 지연 단축.
Computer Use (Claude)👁 145
스크린샷·마우스·키보드로 GUI 조작하는 에이전트 기능.
Grounding👁 145
LLM 응답을 검증 가능한 출처·사실에 연결하는 것. 환각 방지.
Instruction Tuning👁 145
지시-응답 페어 데이터로 LLM을 파인튜닝. ChatGPT 탄생의 핵심.
LLM 비용 최적화👁 145
Prompt Caching·모델 선택·토큰 줄이기·배치 API 등 LLM 비용 절감 기법.
Prompt Management👁 145
프롬프트를 코드 밖에서 관리. 버전·A/B·비개발자 편집.
ROC AUC👁 145
이진 분류 모델의 임계값 독립적 성능 지표. 1.0이 완벽, 0.5가 무작위.
Sliding Window Attention👁 145
Transformer의 attention을 지역 윈도우로 제한해 긴 컨텍스트 처리 비용을 줄이는 기법.
Stop Tokens👁 145
생성 중단 문자열 지정. 특정 패턴 만나면 출력 멈춤.
AI Safety👁 144
AI 시스템이 인류에게 해를 끼치지 않도록 하는 연구 분야. 단기·장기 위험 모두 포함.
Anthropic👁 144
Claude 모델을 만드는 AI 회사. 2021년 OpenAI 출신이 창업. 안전성 연구 중심.
Claude Artifacts👁 144
대화와 분리된 코드·문서 산출물. 즉시 미리보기·반복.
FLUX👁 144
Black Forest Labs(Stable Diffusion 창시자 일부)의 차세대 오픈 이미지 모델. 2024년 공개.
FSDP👁 144
Fully Sharded Data Parallel
PyTorch의 대형 모델 분산 학습. ZeRO-3와 유사한 파티셔닝.
GGUF👁 144
llama.cpp의 양자화 모델 파일 형식. Ollama·LM Studio 표준.
GraphRAG👁 144
Microsoft가 제안. LLM이 문서에서 지식 그래프를 구축한 후 그래프+벡터 검색.
LLM-as-Judge👁 144
강한 LLM이 다른 모델 응답을 평가하는 자동 평가 기법. 사람 평가의 대안.
LLM Prompt Cache👁 144
동일·유사 프롬프트의 응답을 캐시해 비용·지연 절감.
Max Tokens👁 144
생성 토큰 상한. 비용·지연 제어.
Overfitting👁 144
학습 데이터에 과도하게 맞춰져 새 데이터에서 성능이 떨어지는 현상.
Deep Research👁 143
OpenAI·Gemini·Claude의 심층 조사 에이전트 기능.
GAIA👁 143
Meta·Hugging Face의 범용 AI 어시스턴트 평가. 실생활 과제.