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AI — 427개 용어
LLM·에이전트·RAG·임베딩·프롬프트 등 AI 시대 필수 용어
ROC AUC👁 58
이진 분류 모델의 임계값 독립적 성능 지표. 1.0이 완벽, 0.5가 무작위.
SGD👁 58
Stochastic Gradient Descent
무작위 샘플로 그래디언트를 추정하는 경사 하강법. 대용량 학습의 기본.
e2b👁 57
AI 에이전트용 Firecracker VM 서비스. 코드 실행 격리.
Function Calling👁 57
LLM이 JSON 스키마에 따라 함수 호출을 생성하는 기능. OpenAI가 2023년 공식화.
Multi-Query Retrieval👁 57
하나의 질문을 여러 관점으로 재작성해 검색하는 기법. 재현율 향상.
Pooling (CNN)👁 57
특징 맵의 공간 크기를 줄이는 연산. Max·Average Pooling.
Promptfoo👁 57
프롬프트·모델 비교 CLI. YAML 정의, CI 통합. 실무 LLM 테스트 표준.
Softmax👁 57
로짓을 확률 분포로 변환하는 함수. 분류·attention의 핵심.
Stable Diffusion👁 57
Stability AI가 오픈소스화한 text-to-image 모델. 로컬 실행 가능, 생태계 방대.
Streamlit👁 57
Python 스크립트를 대시보드·웹 앱으로 변환. 데이터 사이언스 데모 표준.
SVM👁 57
Support Vector Machine
최대 마진 초평면으로 데이터를 분리하는 지도학습 알고리즘. 고차원 데이터에 강함.
Synthetic Training Data👁 57
LLM으로 학습 데이터를 생성하는 기법. 저자원 언어·특수 도메인에 필수.
Voice Cloning👁 57
수 초~수 분의 녹음 샘플로 특정인의 목소리를 합성하는 기술.
Chatbot Arena👁 56
LMSys의 LLM 블라인드 비교 리더보드. Elo 점수로 순위.
Deep Research👁 56
OpenAI·Gemini·Claude의 심층 조사 에이전트 기능.
Hallucination Detection👁 56
LLM 응답의 환각 탐지. SelfCheckGPT·Ragas faithfulness·관측 휴리스틱.
HumanEval👁 56
OpenAI의 코드 생성 벤치마크. 164개 Python 함수 완성.
Image Segmentation👁 56
이미지의 각 픽셀을 클래스로 분류하는 CV 작업. 의료·자율주행에 필수.
Instruction Tuning👁 56
지시-응답 페어 데이터로 LLM을 파인튜닝. ChatGPT 탄생의 핵심.
LangGraph👁 56
상태 머신 기반 에이전트 프레임워크. LangChain 팀. 순환·조건 분기·휴먼인루프.
LiveBench👁 56
Oracle-free 실시간 벤치마크. 최신 수학·코딩 문제.
LLM 출력 검증👁 56
환각·유해·JSON 스키마·금지어 체크.
LLM 비용 최적화👁 56
Prompt Caching·모델 선택·토큰 줄이기·배치 API 등 LLM 비용 절감 기법.
LLM Eval Framework👁 56
LLM 성능·품질 평가 프레임워크. LM Eval Harness·HELM·Promptfoo.
LLM Prompt Cache👁 56
동일·유사 프롬프트의 응답을 캐시해 비용·지연 절감.
Log Probabilities👁 56
LLM의 각 토큰 확률 로그. 신뢰도·분류·앙상블에 활용.
MAE👁 56
Mean Absolute Error
예측과 실제 차이의 절댓값 평균. MSE보다 이상치에 견고.
MCP Auth (OAuth 2.1)👁 56
MCP 서버의 OAuth 2.1 기반 인증. 2025년 3월 스펙 추가.
Mistral AI👁 56
프랑스의 AI 스타트업. 오픈 웨이트 Mistral·Mixtral 모델. 유럽 AI 주권의 상징.
Naive Bayes👁 56
피처 독립 가정하에 베이즈 정리로 분류하는 확률적 알고리즘. 스팸 필터의 고전.
NVIDIA NIM👁 56
NVIDIA의 추론 마이크로서비스. 컨테이너로 즉시 배포.
Question Answering👁 56
질문에 답변을 생성하는 NLP 작업. 추출형(문서에서 스팬)·생성형(LLM) 구분.
Self-Consistency👁 56
CoT를 여러 번 샘플링·다수결. 추론 정확도 향상.
Summarization👁 56
긴 문서를 짧게 요약하는 NLP 작업. 추출(extractive)과 생성(abstractive) 방식.
Token Limit👁 56
LLM API 호출의 입력·출력 토큰 한계. 모델마다 다름. 비용·지연에 직결.
VAE👁 56
Variational Autoencoder
잠재 공간에서 샘플링해 데이터를 생성하는 확률적 오토인코더. Diffusion의 예비 단계.
Vision Transformer👁 56
ViT
이미지를 패치로 쪼개 Transformer로 처리. CNN 대신 SOTA 달성.
Whisper👁 56
OpenAI의 오픈소스 음성 인식 모델. 99개 언어 지원, 정확도 높음.
XAI👁 56
Explainable AI
모델의 예측 근거를 설명 가능하게 만드는 접근. 의료·금융 등 규제 분야 필수.
Agent Benchmarks👁 55
SWE-bench·WebArena·GAIA·AgentBench 등 에이전트 평가 표준.
Aider Polyglot Benchmark👁 55
AI 코드 에이전트의 실제 편집 능력 평가.
AI Safety👁 55
AI 시스템이 인류에게 해를 끼치지 않도록 하는 연구 분야. 단기·장기 위험 모두 포함.
Anthropic Speculative Sampling👁 55
빠른 작은 모델이 예측·큰 모델이 검증. Anthropic 연구.
Azure OpenAI Service👁 55
Microsoft가 제공하는 OpenAI 모델. 엔터프라이즈 규정·네트워크 제어.
CNN👁 55
Convolutional Neural Network
이미지 처리에 최적화된 신경망. Convolution·Pooling 층으로 공간 특징 추출.
DataLoader👁 55
PyTorch·TensorFlow의 배치 데이터 공급자. 병렬 로딩·셔플·증강.
Devin👁 55
Cognition AI의 자율 SWE 에이전트. 2024년 화제.
Document AI👁 55
송장·영수증·계약서 같은 문서를 AI로 파싱. Google Document AI·AWS Textract.
DPO vs PPO👁 55
선호 정렬 방법 비교. 단순성(DPO) vs 유연성(PPO).
Extended Thinking👁 55
Claude가 답변 전에 긴 내부 사고를 거치는 모드. o1 스타일의 reasoning 기능을 Anthropic 방식으로 구현.