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AI — 427개 용어
LLM·에이전트·RAG·임베딩·프롬프트 등 AI 시대 필수 용어
Mixtral 8x7B👁 198
Mistral AI의 MoE. 전문가 8개 × 7B, 활성 13B로 47B 성능.
ReAct Pattern👁 198
Reason + Act 패턴. LLM이 "생각 → 행동 → 관찰"을 반복하며 도구 사용.
Replicate👁 198
Docker 이미지 기반 AI 모델 서빙 플랫폼. 커뮤니티 모델 수천 개.
Interpretability👁 197
딥러닝 모델 내부 동작을 사람이 이해할 수 있게 분석하는 연구 분야.
Mistral AI👁 197
프랑스의 AI 스타트업. 오픈 웨이트 Mistral·Mixtral 모델. 유럽 AI 주권의 상징.
Prompt Management👁 197
프롬프트를 코드 밖에서 관리. 버전·A/B·비개발자 편집.
SigLIP👁 197
Google의 CLIP 개선판. Sigmoid loss로 효율적 학습.
병렬 Tool Use👁 197
하나의 응답에서 여러 도구를 동시에 호출해 지연 단축.
Batch API (LLM)👁 196
OpenAI·Anthropic의 비동기 배치 처리. 50% 저렴, 24시간 내 완료.
Cohere Rerank 3👁 196
다국어·긴 문서 지원 리랭커. RAG 품질 향상의 지름길.
Continual Learning👁 196
모델을 계속 새 데이터로 학습시키되 이전 지식을 잊지 않게 하는 연구 분야.
Naive Bayes👁 196
피처 독립 가정하에 베이즈 정리로 분류하는 확률적 알고리즘. 스팸 필터의 고전.
Overfitting👁 196
학습 데이터에 과도하게 맞춰져 새 데이터에서 성능이 떨어지는 현상.
Top-K Sampling👁 196
확률 상위 K개 토큰에서만 샘플링. Top-p(nucleus)와 함께 사용.
AWQ👁 195
Activation-aware Weight Quantization
활성화 분포를 고려한 양자화. GPTQ와 함께 4bit 주류.
K-means👁 195
K개 클러스터 중심을 반복 갱신하는 대표적 클러스터링 알고리즘.
LLM DoS👁 195
LLM 자원 소모 공격. 긴 프롬프트·재귀·토큰 폭발.
Process Reward Model👁 195
최종 답이 아닌 중간 과정에 보상. Reasoning 모델의 핵심.
Vision OCR👁 195
GPT-4V·Claude Vision·Gemini로 이미지에서 텍스트 추출. 기존 OCR 대체.
Giskard👁 194
LLM·ML 모델 테스트·Red Team 오픈소스. 편향·환각·보안 검증.
GRU👁 194
Gated Recurrent Unit
LSTM을 단순화한 변형. 게이트 수를 줄여 학습 빠르고 성능은 유사.
Stable Diffusion👁 194
Stability AI가 오픈소스화한 text-to-image 모델. 로컬 실행 가능, 생태계 방대.
Streaming Response (LLM)👁 194
LLM 응답을 토큰별로 실시간 전송. SSE로 구현. ChatGPT의 그 효과.
AI SDK Tools👁 193
Vercel AI SDK의 도구 정의. Zod 스키마 기반 type-safe.
GAIA👁 193
Meta·Hugging Face의 범용 AI 어시스턴트 평가. 실생활 과제.
Instruction Tuning👁 193
지시-응답 페어 데이터로 LLM을 파인튜닝. ChatGPT 탄생의 핵심.
Layout-aware LLM👁 193
이미지 + 텍스트 위치 정보까지 활용하는 모델. LayoutLM·Donut.
LLM + MCTS👁 193
Monte Carlo Tree Search로 추론 트리 탐색. AlphaZero식 탐색 + LLM.
MCP Resources👁 193
MCP의 Resource 프리미티브. 파일·DB·API 컨텍스트를 LLM에 제공.
Microsoft Presidio👁 193
PII 탐지·익명화 오픈소스 SDK.
Pooling (CNN)👁 193
특징 맵의 공간 크기를 줄이는 연산. Max·Average Pooling.
Promptfoo👁 193
프롬프트·모델 비교 CLI. YAML 정의, CI 통합. 실무 LLM 테스트 표준.
RAG 환각 방지👁 193
검색 실패·컨텍스트 무시로 인한 환각을 탐지·완화.
LLM 입력 검증👁 192
프롬프트 주입·토큰 폭탄·유해 입력 사전 차단.
Meta AI (FAIR)👁 192
Meta의 AI 연구·제품. Llama 오픈 모델로 업계 판도를 바꿈.
Sliding Window Attention👁 192
Transformer의 attention을 지역 윈도우로 제한해 긴 컨텍스트 처리 비용을 줄이는 기법.
Softmax👁 192
로짓을 확률 분포로 변환하는 함수. 분류·attention의 핵심.
AI Safety👁 191
AI 시스템이 인류에게 해를 끼치지 않도록 하는 연구 분야. 단기·장기 위험 모두 포함.
Continuous Batching👁 191
도착하는 요청을 동적으로 배치. vLLM·TGI의 핵심 최적화.
FSDP👁 191
Fully Sharded Data Parallel
PyTorch의 대형 모델 분산 학습. ZeRO-3와 유사한 파티셔닝.
HyDE👁 191
Hypothetical Document Embeddings
질문 임베딩 대신 LLM이 생성한 가상 답변을 임베딩해 검색. 품질 향상 기법.
LangChain LCEL👁 191
LangChain Expression Language
LangChain의 파이프 연산자 기반 체인 조립.
LLM 평가 지표👁 191
BLEU·ROUGE·BERTScore·LLM-Judge·Pass@k.
NVIDIA NIM👁 191
NVIDIA의 추론 마이크로서비스. 컨테이너로 즉시 배포.
Red Teaming (AI)👁 191
AI 시스템의 취약점·잘못된 동작을 의도적으로 탐색하는 적대적 테스트.
Replicate👁 191
GitHub 커밋만으로 ML 모델 배포. 커뮤니티 모델 풍부.
Claude Artifacts👁 190
대화와 분리된 코드·문서 산출물. 즉시 미리보기·반복.
LLM-as-Judge👁 190
강한 LLM이 다른 모델 응답을 평가하는 자동 평가 기법. 사람 평가의 대안.
MCP Client👁 190
MCP 서버의 도구·리소스를 사용하는 LLM 앱. Claude Desktop·Cursor 등.
OpenAI Assistants API👁 190
스레드·Retrieval·Code Interpreter 통합 에이전트 API.