AI 기술이 산업과 생활을 혁신적으로 변화시키면서, LLM, RAG, Prompt와 같은 전문 용어는 이제 비즈니스와 일상 대화에서도 필수가 되었는데요. 이 용어들을 정확히 이해하고 사용해야만 최신 트렌드를 놓치지 않을 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 가장 중요한 AI 용어들을 명확한 정의와 실용적인 영어 문장으로 정리했는데요, 여러분의 AI literacy (AI 활용 능력)를 한 단계 끌어올릴 준비 되셨나요? 🚀
1. AI의 핵심 엔진: LLM과 기초 모델 (Core Models) 🧠
모든 생성형 AI 기술의 기반이 되는 가장 중요한 모델 관련 용어들을 먼저 살펴봅시다.
LLM과 기반 기술 확장
- LLM (Large Language Model): 대규모 언어 모델. 방대한 양의 텍스트 데이터(수천억 개 이상의 단어)로 학습되어 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 이해하는 능력을 갖춘 초거대 AI 모델입니다. 챗봇, 번역, 요약 등 광범위한 언어 작업을 수행하는 AI의 심장과 같습니다.
- Generative AI (생성형 AI): 새로운 콘텐츠 창조. 텍스트, 이미지, 코드 등 새로운 콘텐츠를 창조하는 AI 시스템을 통칭하며, LLM은 이 생성형 AI의 가장 대표적인 형태입니다.
- Foundation Model (기초 모델): 범용적 학습 모델. LLM을 포함하여, 다양한 하위 작업에 적용될 수 있도록 넓은 범위의 데이터로 훈련된 초대형 AI 모델을 의미합니다.
- Pre-trained Model (사전 학습 모델): 대규모 데이터로 선행 학습된 모델. 대량의 일반 데이터로 미리 학습을 마친 모델로, 특정 작업에 특화된 ‘미세 조정(Fine-Tuning)’의 기반이 됩니다.
The new Generative AI platform relies on a heavily pre-trained LLM that was built on a massive Foundation Model. (새로운 생성형 AI 플랫폼은 거대한 기초 모델을 기반으로 구축된, 강력하게 사전 학습된 LLM에 의존합니다.)
2. AI 활용 필수 전략: RAG, Prompt & Fine-Tuning 📊
AI 모델의 성능을 향상시키고, 특정 목적에 맞게 활용하는 데 필요한 핵심 기술 용어들을 심층적으로 다룹니다. 이 용어들은 AI 개발자와 사용자 모두에게 필수적인 전략입니다.
AI 실전 활용을 위한 트렌디 용어 목록
| 용어 (약어) | 한국어/영어 정의 | 예시 문장 |
|---|---|---|
| Prompt | (AI에게 내리는) 지시문/Input Instruction | You need to refine your prompt for better code generation. |
| Prompt Engineering | 프롬프트 엔지니어링 / Crafting effective prompts | Prompt engineering is becoming a key skill for AI specialists. |
| RAG (Retrieval-Augmented Generation) | 검색 증강 생성 / Using external data to answer | Implementing RAG dramatically reduced the model’s factual errors. |
| Fine-Tuning | 미세 조정 / Adjusting a pre-trained model on a specific task | The model was **fine-tuned** for medical diagnosis using specialized data. |
| PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) | 매개변수 효율적 미세 조정 / Efficient method to fine-tune large models | We used PEFT to quickly adapt the LLM to our corporate knowledge base. |
| Context Window | 컨텍스트(문맥) 창 / Amount of text a model can process at once | The latest version features a massive context window of 2 million tokens. |
RAG 심층 이해: 정확도 향상의 열쇠
RAG는 LLM이 훈련 때 학습한 정보 외에, 기업의 내부 문서나 최신 웹 데이터를 검색(Retrieval)하여 이를 답변 생성에 증강(Augmented)시키는 기술입니다. 이는 LLM의 가장 큰 약점인 ‘환각(Hallucination)’ 현상을 줄이고, 답변의 Factual Accuracy (사실적 정확도)를 획기적으로 높여줍니다. 따라서, 기업용 AI 솔루션에서 가장 중요한 기술로 평가받고 있습니다.
3. AI의 도전 과제: 윤리와 안전 용어 ⚠️
AI 기술이 발전함에 따라, 그 부작용과 윤리적 문제 역시 중요한 토론 주제가 됩니다. 관련 용어를 익혀 AI 거버넌스에 대한 대화를 나눠보세요.
- Hallucination (환각): 사실과 무관한 내용을 확신에 차서 생성하는 현상. RAG 기술의 주요 목표 중 하나는 이 환각 현상을 줄이는 것입니다.
- Bias (편향): 학습 데이터에 존재하는 사회적 편향이 AI 결과에 반영되는 현상. 인종, 성별 등에 대한 불공정한 결과를 초래할 수 있습니다.
- Alignment (정렬): AI 행동의 인간 가치 부합. AI 모델의 행동과 생성 결과가 인간의 가치, 의도, 윤리적 기준에 부합하도록 만드는 과정입니다. AI 안전(AI Safety)에서 가장 중요한 주제입니다.
The new regulation aims to minimize Bias and ensure proper Alignment in all commercial AI models.
(새로운 규정은 모든 상업용 AI 모델에서 편향을 최소화하고 적절한 정렬을 보장하는 것을 목표로 합니다.)
이 필수 AI 용어들을 숙지함으로써, 여러분은 기술 변화의 흐름을 정확히 읽고 전문가 수준의 대화에 참여할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다. AI 지식과 영어 실력을 모두 레벨업하세요! 👏
자주 묻는 심화 질문 (FAQ) ❓
