비용 구성
- 데이터 준비·라벨링
- 학습 시간 × GPU 시간당 단가
- 평가·검증
- 커스텀 모델 추론 프리미엄
대부분은 RAG가 더 저렴.
Fine-tuning 비용 모델란?
정의
학습·추론·데이터 준비 비용. RAG vs FT 결정의 핵심.
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.