SO EASY100개
- 생성형 AI글·그림·소리·영상을 새로 만들어 내는 AI.
- LLM(거대 언어 모델)아주 많은 글을 배워 사람처럼 글을 읽고 쓰는 AI 모델.
- 프롬프트AI 에게 주는 지시나 질문 글.
- 프롬프트 엔지니어링원하는 결과를 얻도록 프롬프트를 짜고 다듬는 기술.
- 컨텍스트 창AI 가 한 번에 읽고 기억할 수 있는 글의 양.
- 토큰AI 가 글을 읽고 쓰는 단위. 사용량과 요금을 세는 기준.
- 환각AI 가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 지어내는 것.
- RAG(검색 증강 생성)AI 가 답하기 전에 우리 자료에서 관련 내용을 찾아 함께 보고 답하게 하는 방법.
- 파인튜닝이미 만들어진 AI 모델을 우리 자료로 더 학습시켜 특정 일에 맞추는 것.
- 임베딩글의 뜻을 숫자 묶음으로 바꿔, 뜻이 비슷한 글끼리 찾을 수 있게 하는 것.
- 멀티모달글뿐 아니라 그림·소리·영상을 함께 이해하거나 만드는 AI.
- MCPAI 가 여러 프로그램·자료에 같은 방식으로 연결되게 하는 공개 규약.
- 바이브 코딩코드를 직접 짜기보다 AI 에게 말로 원하는 것을 설명해 프로그램을 만드는 방식.
- 코딩 에이전트코드를 읽고, 고치고, 실행하고, 시험까지 스스로 하는 AI 에이전트.
- 오픈 웨이트·로컬 모델내려받아 내 PC·서버에서 직접 돌릴 수 있게 공개된 AI 모델.
- AI 리터러시AI 를 이해하고, 잘 쓰고, 한계를 알고 조심해 쓰는 능력.
- AI 생성물과 저작권AI 로 만든 글·그림을 쓸 때 따져야 할 권리 문제.
- 개인정보이름·연락처·주소처럼 특정한 사람을 알아볼 수 있는 정보.
- 머신러닝데이터를 보고 스스로 규칙을 찾아내는 AI 기술.
- 딥러닝사람 뇌의 신경 구조를 본떠 여러 층을 쌓아 학습하는 머신러닝 방법.
- 신경망작은 계산 단위를 여러 겹으로 연결해 만든, 딥러닝의 기본 구조.
- 트랜스포머(모델 구조)문장에서 어떤 낱말이 서로 중요하게 연결되는지 한 번에 살펴보는 AI 모델 구조.
- 어텐션(주의 집중 구조)문장 속 낱말마다 다른 낱말을 얼마나 눈여겨봐야 하는지 계산하는 방법.
- 모델 파라미터AI 모델이 학습하면서 조정해 가진, 모델 안의 수많은 숫자 값.
- 파운데이션 모델다양한 자료로 미리 널리 학습해, 여러 다른 일에 두루 가져다 쓸 수 있는 AI 모델.
- 사전학습모델을 쓰임에 맞게 다듬기 전에, 방대한 자료로 먼저 넓게 학습시키는 단계.
- 학습 데이터AI 모델이 배우는 재료가 되는 글·그림·소리 같은 자료 모음.
- 모델 가중치학습을 마친 모델이 가진 숫자 값 전체, 곧 모델의 실제 내용물.
- 추론(인퍼런스)학습을 마친 AI 모델이 새 입력을 받아 실제 답을 내놓는 과정.
- 지도학습정답이 달린 예시 자료로 모델에게 입력과 정답의 관계를 가르치는 학습 방법.
- 비지도학습정답 없이 자료만 보여 주고, 스스로 비슷한 것끼리 묶거나 패턴을 찾게 하는 학습 방법.
- 강화학습AI 가 여러 행동을 시도해 보고, 좋은 결과에는 상을 주고 나쁜 결과에는 벌을 주며 배우게 하는 학습 방법.
- RLHF(사람 피드백 강화학습)사람이 AI 의 여러 답 중 더 나은 답을 골라 주며 모델의 대답 방식을 다듬는 방법.
- 지시 튜닝모델이 사람의 지시를 더 잘 알아듣고 따르도록 다듬는 학습 단계.
- 과적합모델이 학습 자료에만 너무 맞춰져, 새로운 자료에는 오히려 성능이 떨어지는 문제.
- 모델 드리프트세상이나 자료가 바뀌면서 예전에는 잘 맞던 모델의 성능이 점점 떨어지는 현상.
- 치명적 망각새로운 내용을 추가로 학습시키면, 모델이 예전에 잘하던 것을 오히려 잊어버리는 문제.
- SLM(소형 언어모델)크기가 작아 적은 컴퓨터 자원으로도 돌릴 수 있는 언어 모델.
- VLM(비전-언어 모델)그림과 글을 함께 이해해, 사진을 보고 글로 설명하거나 답할 수 있는 AI 모델.
- 디퓨전 모델흐릿한 잡음에서 시작해 점점 또렷한 그림을 만들어 내는 이미지 생성 AI 방식.
- GAN(생성적 적대 신경망)가짜를 만드는 모델과 진짜·가짜를 구별하는 모델이 서로 경쟁하며 함께 발전하는 AI 방식.
- 추론형 모델답을 바로 내놓기보다, 중간 과정을 스스로 여러 단계로 따져 본 뒤 답하는 AI 모델.
- CoT(사고 사슬 프롬프팅)AI 에게 답만 말하지 말고 풀이 과정을 단계별로 보여 달라고 요청하는 프롬프트 방법.
- 온도AI 가 답을 만들 때 얼마나 다양하고 예상 밖의 표현을 쓸지 조절하는 설정값.
- Top-p 샘플링다음에 나올 말을 고를 때, 가능성이 높은 후보 범위 안에서만 고르게 하는 조절 방법.
- 시스템 프롬프트대화가 시작되기 전에 AI 에게 미리 정해 두는 역할·규칙 지시.
- 퓨샷 프롬프팅원하는 답의 예시를 몇 개 보여 주고 그 형식에 맞춰 답하게 하는 프롬프트 방법.
- 제로샷 프롬프팅예시를 전혀 주지 않고, 설명만으로 바로 원하는 답을 요청하는 프롬프트 방법.
- 프롬프트 템플릿자주 쓰는 프롬프트를 틀로 만들어 두고, 바뀌는 부분만 채워 다시 쓰는 양식.
- 프롬프트 체이닝한 번에 하기 어려운 일을 여러 개의 작은 프롬프트로 나눠 순서대로 이어서 시키는 방법.
- 역할 지정 프롬프팅AI 에게 특정 역할이나 입장을 맡겨, 그 관점에서 답하게 하는 프롬프트 방법.
- 프롬프트 인젝션AI 에게 보이는 글 속에 몰래 지시를 숨겨, 원래 정해진 규칙을 벗어나게 하는 공격 방법.
- AI 탈옥(제일브레이크)AI 에게 걸려 있는 안전 규칙을 교묘한 말로 피해 가게 만드는 것.
- AI 가드레일AI 가 하지 말아야 할 말이나 행동의 범위를 미리 정해 막아 두는 장치.
- 콘텐츠 모더레이션AI 가 만들거나 사람이 올린 글·그림 중 부적절한 내용을 걸러내는 일.
- AI 안전AI 가 사람에게 해를 끼치거나 잘못 쓰이지 않도록 미리 막는 연구와 실천.
- AI 윤리AI 를 만들고 쓸 때 지켜야 할 옳고 그름의 기준.
- 책임 있는 AIAI 를 쓰는 회사가 결과에 대한 책임을 분명히 지도록 설계하고 관리하는 방식.
- AI 거버넌스회사 안에서 AI 를 어떻게, 어디까지 쓸지 정하는 규칙과 관리 체계.
- AI 편향학습 자료나 설계 때문에 AI 결과가 특정 집단에 불리하거나 치우치게 나오는 문제.
- XAI(설명 가능한 AI)AI 가 왜 그런 답이나 판단을 내렸는지 사람이 알 수 있게 설명해 주는 기술과 접근.
- AI 레드티밍일부러 AI 를 공격하거나 속이는 질문을 던져, 문제를 미리 찾아내는 점검 방법.
- AI 생성물 워터마크AI 가 만든 글·그림·영상임을 알아볼 수 있게 남기는 표시.
- 딥페이크AI 로 실제 사람의 얼굴·목소리를 가짜로 합성해 진짜처럼 보이게 만든 영상이나 음성.
- 튜링 테스트대화를 나눠 보고 상대가 사람인지 AI 인지 구별할 수 있는지로 AI 의 수준을 가늠하는 오래된 생각 실험.
- AGI(범용 인공지능)특정한 한 가지 일이 아니라, 사람처럼 다양한 문제를 두루 잘 해내는 AI 라는 개념.
- 특정 목적 AI·좁은 AI정해진 한 가지 또는 몇 가지 일만 잘하도록 만들어진, 지금 대부분의 실제 AI.
- 그라운딩(사실 근거 연결)AI 의 답을 실제 문서나 자료에 묶어, 근거 없이 지어내는 것을 줄이는 방법.
- 지식 컷오프AI 모델이 학습한 자료가 어느 시점까지인지를 가리키는 기준일.
- 합성 데이터실제 자료 대신 AI 나 프로그램으로 만들어 낸, 진짜와 비슷한 가짜 학습 자료.
- 모델 양자화모델 안의 숫자 값을 더 간단한 형태로 줄여, 모델을 가볍고 빠르게 만드는 기법.
- 모델 경량화(지식 증류)크고 똑똑한 모델이 아는 것을 작은 모델에게 가르쳐, 작지만 비슷하게 잘하는 모델을 만드는 방법.
- 모델 카드AI 모델이 무엇을 할 수 있고 어떤 한계가 있는지 정리해 공개하는 설명 문서.
- AI 벤치마크여러 AI 모델의 실력을 같은 기준과 문제로 비교해 보는 시험.
- AI 리더보드여러 AI 모델의 벤치마크 점수를 한눈에 비교해 순위로 보여 주는 표.
- 모델 허브여러 AI 모델을 올려 두고 찾아 내려받아 쓸 수 있게 모아 둔 플랫폼.
- 벡터 데이터베이스임베딩으로 바꾼 글의 뜻을 저장해 두고, 뜻이 비슷한 내용을 빠르게 찾게 해 주는 저장소.
- 시맨틱 검색(의미 기반 검색)글자가 똑같지 않아도 뜻이 비슷한 내용을 찾아 주는 검색 방법.
- AI 챗봇글이나 말로 손님·직원의 질문에 자동으로 대답하는 AI 프로그램.
- 가상 비서(AI 어시스턴트)일정 관리, 자료 정리, 답장 작성처럼 사람의 업무를 돕는 AI 비서 기능.
- 보이스봇(음성봇)전화나 음성으로 손님과 대화하며 응대하는 AI 시스템.
- TTS(음성 합성)글을 사람 목소리처럼 들리는 음성으로 바꿔 주는 기술.
- STT(음성 인식)사람이 말한 소리를 글자로 바꿔 주는 기술.
- 텍스트-이미지 생성글로 설명한 내용을 바탕으로 AI 가 그림이나 사진 같은 이미지를 만들어 내는 기술.
- 대화형 AI사람과 자연스럽게 주고받는 대화를 이어갈 수 있는 AI 전반을 가리키는 말.
- 멀티턴 대화한 번의 질문과 답이 아니라, 여러 번 주고받으며 이어지는 대화.
- AI 페르소나AI 챗봇이나 비서에게 부여하는 이름, 말투, 성격 같은 캐릭터 설정.
- AI 파일럿 프로젝트AI 를 전체 업무에 바로 넣기 전에, 작은 범위에서 먼저 시험해 보는 단계.
- AI 활용 사례어떤 업무에 AI 를 어떻게 적용해 어떤 문제를 풀었는지 보여 주는 실제 예.
- AI 도입회사가 AI 를 실제 업무에 들여와 쓰기 시작하는 전체 과정.
- 사내 AI 사용 정책직원들이 업무에 AI 를 어떻게, 어디까지 써도 되는지 정해 둔 회사 규칙.
- 디지털 리터러시컴퓨터·인터넷·앱 같은 디지털 도구를 이해하고 안전하게 잘 쓰는 능력.
- AI 모델 평가AI 모델이나 AI 기능이 실제로 얼마나 잘 작동하는지 기준을 세워 확인하는 일.
- 사람 개입(휴먼인더루프)AI 가 끝까지 혼자 처리하지 않고, 중요한 순간에는 사람이 확인하거나 결정하는 구조.
- 이머전트 능력모델이 일정 크기를 넘어서면서 예전에는 못하던 일을 갑자기 할 수 있게 되는 현상.
- 스케일링 법칙모델 크기, 학습 자료 양, 계산량을 늘릴수록 성능이 일정한 패턴으로 좋아진다는 관찰.
- AI 워싱실제로는 AI 라 할 수 없는 기능을 AI 라고 부풀려 광고하는 것.
- 섀도 AI회사의 허락이나 관리 없이 직원들이 몰래 개인적으로 쓰는 AI 서비스.
- 컨텍스트 엔지니어링프롬프트뿐 아니라 참고 자료, 대화 기록, 도구 연결까지 AI 에게 주는 정보 전체를 설계하는 일.
- AI 정렬(얼라인먼트)AI 모델의 답과 행동이 사람이 바라는 의도와 가치에서 벗어나지 않도록 맞추는 일.