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AI — 427개 용어
LLM·에이전트·RAG·임베딩·프롬프트 등 AI 시대 필수 용어
Sentiment Analysis👁 165
텍스트의 감정(긍정·부정·중립)을 분류하는 NLP 작업. 리뷰·소셜 분석에 활용.
Ollama👁 164
로컬에서 LLM을 Docker처럼 구동하는 도구. <code>ollama run llama3</code> 한 줄로 시작. Mac·Linux·Windows 지원.
Self-Consistency👁 164
같은 질문을 여러 번 샘플링하고 다수결로 답 선택. 추론 정확도 향상.
Streamlit👁 164
Python 스크립트를 대시보드·웹 앱으로 변환. 데이터 사이언스 데모 표준.
Vercel AI SDK👁 164
Vercel의 벤더 중립 LLM SDK. Next.js·React에 LLM 통합을 간편화.
SAM👁 163
Segment Anything Model
Meta의 범용 segmentation 모델. 프롬프트로 어떤 객체든 분할.
SVM👁 163
Support Vector Machine
최대 마진 초평면으로 데이터를 분리하는 지도학습 알고리즘. 고차원 데이터에 강함.
Instructor👁 162
OpenAI·Anthropic을 Pydantic 모델로 응답 받는 Python 라이브러리.
LangSmith👁 162
LangChain 팀의 LLM 관측·평가 플랫폼. 프로덕션 LLM 디버깅·A/B.
RLHF👁 162
Reinforcement Learning from Human Feedback
사람의 선호도로 보상 모델을 학습하고, 이를 강화학습으로 LLM에 주입해 "사람이 좋아하는" 응답을 생성하게 하는 기법.
Tree of Thoughts👁 162
CoT를 트리로 확장. 여러 경로를 탐색·평가·가지치기. 복잡 추론에 강함.
AutoGPT👁 161
2023년 화제가 된 자율 에이전트. GPT-4에 목표만 주면 스스로 작업 분해·실행.
CLIP👁 161
Contrastive Language-Image Pre-training
OpenAI의 이미지-텍스트 공동 임베딩 모델. Stable Diffusion의 텍스트 이해 기반.
Stability AI👁 161
Stable Diffusion 공개사. 오픈 이미지·오디오·비디오 생성 모델.
Structured Output👁 161
LLM이 JSON 스키마에 100% 부합하는 응답을 생성하게 하는 기능.
Foundation Model👁 160
대규모 데이터로 사전학습돼 다양한 downstream에 적응 가능한 범용 AI 모델.
BPE👁 159
Byte Pair Encoding
자주 등장하는 문자 쌍을 병합해 서브워드 어휘를 구축하는 토큰화 기법. GPT·Llama가 사용.
Sub-agents👁 159
메인 에이전트가 작업을 위임하는 서브 에이전트. 컨텍스트 격리·전문화.
TruLens👁 159
LLM·RAG 평가·관측. Feedback function으로 평가 자동화.
Vision Transformer👁 159
ViT
이미지를 패치로 쪼개 Transformer로 처리. CNN 대신 SOTA 달성.
Word2Vec👁 159
Google이 2013년 공개한 단어 임베딩 기법. CBOW·Skip-gram 모델.
Contextual Retrieval👁 158
Anthropic이 제안한 RAG 개선. 각 청크에 문서 맥락을 덧붙여 임베딩.
XAI👁 158
Explainable AI
모델의 예측 근거를 설명 가능하게 만드는 접근. 의료·금융 등 규제 분야 필수.
ElevenLabs👁 157
Voice Cloning·TTS 선두. 초고품질 감정 표현 음성.
Image Classification👁 157
이미지에 클래스 레이블을 부여하는 가장 기본적인 CV 작업. ImageNet 벤치마크.
Knowledge Graph👁 157
엔티티와 관계를 그래프로 표현한 지식 베이스. LLM과 결합해 정확도 향상.
Tensor Parallelism👁 157
단일 텐서 연산을 여러 GPU로 분할. Megatron이 대표.
Zed + AI👁 157
Rust 기반 고성능 에디터 Zed의 AI 통합. 공동 편집·AI 어시스턴트.
Perplexity👁 156
언어 모델의 불확실성 지표. 낮을수록 좋음. 사전학습 평가의 핵심.
Token Limit👁 156
LLM API 호출의 입력·출력 토큰 한계. 모델마다 다름. 비용·지연에 직결.
Underfitting👁 156
모델이 데이터 패턴을 제대로 학습하지 못한 상태. 학습 정확도 자체가 낮음.
VAE👁 156
Variational Autoencoder
잠재 공간에서 샘플링해 데이터를 생성하는 확률적 오토인코더. Diffusion의 예비 단계.
Windsurf👁 156
Codeium의 AI 에디터. Cursor 경쟁. Cascade 자율 에이전트.
Data Augmentation👁 155
원본 데이터를 변형·합성해 학습 데이터를 늘리는 기법. 이미지·텍스트·오디오 전반.
MCP Prompts👁 155
MCP Prompts 프리미티브. 재사용 가능한 워크플로 템플릿.
OpenCV👁 155
Intel이 시작한 컴퓨터 비전 오픈소스 라이브러리. C++·Python 등 지원.
GPTQ👁 154
GPU용 후학습 양자화 알고리즘. 4bit로 성능 손실 최소.
Modal👁 154
서버리스 Python·AI 클라우드 플랫폼. GPU·큰 모델 배포에 특화.
Prompt Compression👁 154
긴 프롬프트를 압축해 토큰·비용 절감. LLMLingua·요약 사전처리.
Replicate👁 154
Docker 이미지 기반 AI 모델 서빙 플랫폼. 커뮤니티 모델 수천 개.
SSM👁 154
State Space Model
신호 처리의 연속 상태 공간 모델을 딥러닝에 적용. Mamba 기반.
WebArena👁 154
에이전트가 실제 웹사이트를 탐색·작업 수행하는 벤치마크.
ZeRO👁 154
Zero Redundancy Optimizer
DeepSpeed의 메모리 최적화. 옵티마이저 상태·그래디언트·파라미터를 GPU에 분산.
SGD👁 153
Stochastic Gradient Descent
무작위 샘플로 그래디언트를 추정하는 경사 하강법. 대용량 학습의 기본.
XML 태그 프롬프트👁 153
Claude가 선호하는 구조화 프롬프트. <document>·<question> 등.
BERTScore👁 152
BERT 임베딩 유사도 기반 생성 평가. BLEU·ROUGE 대안.
HellaSwag👁 152
일상 상황의 다음 문장을 고르는 상식 추론 벤치마크.
Managed Agents👁 152
Claude Managed Agents
Anthropic이 2026년 공개한 관리형 에이전트 런타임. 에이전트 루프·도구 실행·샌드박스·상태 지속성을 SaaS로 제공.
Reasoning Model👁 152
추론 모델
답변 전에 긴 내부 추론을 거치도록 학습된 LLM. OpenAI o1/o3, Claude Mythos 계열이 대표.
AI Watermarking👁 151
AI 생성 콘텐츠에 감지 가능한 표식. SynthID(Google)·C2PA.