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AI — 427개 용어
LLM·에이전트·RAG·임베딩·프롬프트 등 AI 시대 필수 용어
Deepfake👁 92
AI로 합성한 가짜 얼굴·음성·영상. 탐지·규제가 과제.
Dropout👁 92
학습 중 무작위로 일부 뉴런을 비활성화해 과적합을 막는 정규화 기법.
Gradio👁 92
Python 코드로 ML 데모 웹 UI를 빠르게 만드는 라이브러리. Hugging Face 인수.
Interpretability👁 92
딥러닝 모델 내부 동작을 사람이 이해할 수 있게 분석하는 연구 분야.
LangChain LCEL👁 92
LangChain Expression Language
LangChain의 파이프 연산자 기반 체인 조립.
Letta (MemGPT)👁 92
LLM 장기 메모리 프레임워크. OS 개념으로 메모리 관리.
LoRA Rank👁 92
LoRA 어댑터의 순위. 작으면 파라미터↓·표현력↓.
Mini-batch Gradient Descent👁 92
전체 데이터 대신 배치 단위로 그래디언트를 계산. 현대 딥러닝 표준.
Mixture of Agents👁 92
MoA
여러 LLM의 응답을 종합해 최종 답변 생성. Together AI가 제안.
OpenAI o3👁 92
o1 후속 reasoning 모델. ARC-AGI·SWE-bench 돌파.
RAG Pipeline👁 92
RAG의 7단계: 문서 → 청크 → 임베딩 → 저장 → 검색 → 리랭킹 → LLM 생성.
Teacher-Student Distillation👁 92
강한 큰 모델의 출력으로 작은 모델을 학습. 비용·지연 개선.
DeepSeek R1👁 91
중국 DeepSeek이 2025년 공개한 오픈소스 추론 모델. o1급 성능을 훨씬 낮은 비용으로 구현해 업계 충격.
Devin👁 91
Cognition AI의 자율 SWE 에이전트. 2024년 화제.
Epoch👁 91
전체 학습 데이터를 한 번 통과하는 단위. 일반적으로 여러 에폭 학습.
G-Eval👁 91
GPT-4로 평가. CoT로 평가 이유 생성·점수.
GGUF👁 91
llama.cpp의 양자화 모델 파일 형식. Ollama·LM Studio 표준.
LiveBench👁 91
Oracle-free 실시간 벤치마크. 최신 수학·코딩 문제.
LLM-as-Judge Pairwise👁 91
두 응답을 비교 평가. 단일 평가보다 신뢰성.
Model Inversion Attack👁 91
모델 출력에서 학습 데이터를 역추적. 프라이버시 공격.
Ollama Modelfile👁 91
Ollama의 커스텀 모델 정의 파일. Dockerfile 유사.
Precision & Recall👁 91
분류 성능의 핵심 2지표. Precision = 양성 예측의 정확도, Recall = 실제 양성 중 맞춘 비율.
Program of Thoughts👁 91
PoT
추론을 코드로 표현·실행. 수학·계산 정확도 향상.
Reflexion👁 91
에이전트가 실패를 언어적으로 반성·다음 시도에 반영.
Replicate👁 91
GitHub 커밋만으로 ML 모델 배포. 커뮤니티 모델 풍부.
AutoGen👁 90
Microsoft의 멀티 에이전트 프레임워크. Conversable Agent 패턴.
Chatbot👁 90
자연어로 대화하는 소프트웨어. LLM 등장 이후 품질·활용이 급상승.
ColBERT (Late Interaction)👁 90
토큰 단위 임베딩 후 지연 결합. BM25+벡터의 중간.
Continue.dev👁 90
VS Code·JetBrains의 오픈소스 AI 코딩 도우미. 로컬·상용 모델 선택.
CrewAI👁 90
역할 기반 멀티 에이전트 프레임워크. Agent·Task·Crew 추상화.
e2b👁 90
AI 에이전트용 Firecracker VM 서비스. 코드 실행 격리.
GraphRAG👁 90
Microsoft가 제안. LLM이 문서에서 지식 그래프를 구축한 후 그래프+벡터 검색.
JSON Mode👁 90
LLM이 항상 유효한 JSON을 반환하도록 하는 API 옵션. Structured Output의 초기 형태.
Least-to-Most Prompting👁 90
어려운 문제를 쉬운 하위 문제로 분해·순차 해결.
Ollama👁 90
로컬에서 LLM을 Docker처럼 구동하는 도구. <code>ollama run llama3</code> 한 줄로 시작. Mac·Linux·Windows 지원.
OpenAI Batch API 상세👁 90
비동기 대량 처리. 50% 할인, 24시간 내 완료.
OpenAI Moderation API👁 90
OpenAI의 무료 유해성 분류 API. 사용자 입력 필터링.
Role Prompting👁 90
"당신은 전문가다" 역할 부여. 응답 스타일·품질 향상.
ROUGE👁 90
요약 품질 지표. Recall 기반 n-gram·LCS.
Self-Refine👁 90
LLM이 자기 답을 피드백·개선하는 반복 기법.
Agent Memory👁 89
단기·장기 메모리. Conversation buffer·Vector store·Summary.
AI SDK UI👁 89
Vercel AI SDK의 React 훅. useChat·useCompletion·useAssistant.
Best-of-N Sampling👁 89
N개 응답을 생성 후 최고를 선택. 단순하지만 효과적인 inference scaling.
Chatbot Arena👁 89
LMSys의 LLM 블라인드 비교 리더보드. Elo 점수로 순위.
F1 Score👁 89
Precision과 Recall의 조화 평균. 불균형 클래스 분류의 표준 지표.
Langfuse👁 89
오픈소스 LLM 관측성 플랫폼. 셀프호스팅 가능. LangSmith 대안.
Mem0👁 89
LLM 앱용 지능형 메모리 레이어. 개인화·컨텍스트 유지.
Membership Inference Attack👁 89
특정 데이터가 학습에 포함됐는지 추론하는 공격.
Post-training Synthetic Data👁 89
강력한 모델로 SFT 데이터 생성. RLAIF의 데이터 준비.
Prompt Injection 방어👁 89
외부 콘텐츠 격리·지시 명확화·출력 검증·Guardrails.