9건
Parameter
파라미터
AI 모델 분야에서 쓰이는 용어로, 학습 단계에서 모델이 데이터를 보고 직접 조정해 저장하는 내부 숫자값으로, 그 갯수가 흔히 "B(빌리언)" 단위로 표시되어 모델 크기를 가늠하는 기준이 됩니다.
기본
BM25
비엠 이십오
정보 검색 분야에서 쓰이는 Best Matching 25(베스트 매칭 25)의 약자로, 질의어와 문서의 단어 일치도를 점수로 매기는 키워드 기반 랭킹 함수입니다. 1970년대와 1980년대에 Robertson과 Spärck Jones 등이 세운 확률적 검색 모델을 잇는 TF-IDF 계열 기법입니다 [1]. 문서 길이 정규화를 맡는 b와 용어 빈도 포화를 맡는 k1, 두 파라미터가 점수를 조절합니다 [3]. Apache Lucene과 Elasticsearch, OpenSearch가 기본 스코어링으로 채택했습니다 [2]. RAG의 하이브리드 검색에서는 의미 기반 벡터 검색과 짝을 이룹니다 [4].
데이터·DB
Solar
솔라
국내 AI 스타트업 업스테이지가 개발하는 거대언어모델 시리즈입니다. 2023년 말 작은 모델을 쌓아 성능을 높이는 뎁스 업스케일링 기법의 솔라 10.7B로 이름을 알렸습니다. 2025년 7월 솔라 프로 2가 글로벌 평가기관 아티피셜 애널리시스의 프런티어 모델 10종에 국내 모델 최초로 선정됐고, 같은 해 8월 정부 독자 AI 파운데이션 모델 사업의 5개 정예팀에 뽑혔습니다. 2026년 7월에는 가중치를 공개한 솔라 오픈 2를 내놓았습니다. 작은 파라미터로 높은 성능을 내는 효율 중심 전략이 특징입니다.
모델·서비스
EXAONE
엑사원
LG AI연구원이 개발한 대형 언어 모델(LLM) 계열의 브랜드로, 'EXpert AI for everyONE(모두를 위한 전문가 AI)'에서 이름을 따 왔습니다. 2021년 초거대 모델로 출발해 2025년 7월 추론을 결합한 국내 첫 하이브리드 모델 4.0(32B·1.2B)을 오픈 웨이트로 공개했고, 2026년 1월에는 MoE 구조의 K-EXAONE(총 2,360억·활성 230억 파라미터)으로 정부 독자 AI 파운데이션 모델 1차 평가 1위에 올랐습니다. 병리 진단 AI 'EXAONE Path' 등 산업·의료 특화 모델로 확장 중입니다.
모델·서비스
MoE
믹스처 오브 엑스퍼츠
모델 구조 분야에서 쓰이는 Mixture of Experts(전문가 혼합)의 약자로, 여러 전문가 하위망 중 입력마다 일부만 골라 활성화하는 신경망 구조입니다. '라우터'라 불리는 게이팅 신경망이 토큰마다 소수의 전문가만 선택합니다. 전체 파라미터 수는 크게 늘리되 실제 계산에는 일부만 쓰기 때문에, 같은 연산량으로 더 큰 모델급 성능을 노립니다. Mixtral, DeepSeek-V3 같은 최신 대형 모델이 이 구조를 채택했습니다.
모델·서비스
LoRA
로라
모델 미세조정 분야에서 쓰이는 Low-Rank Adaptation(저차원 적응)의 약자로, 사전학습된 가중치는 그대로 얼리고 각 층에 작은 저차원 행렬만 추가로 학습시키는 파라미터 효율적 미세조정 기법입니다. 전체 가중치를 다시 학습하지 않아 학습 비용과 저장 용량이 크게 줄어듭니다. 학습이 끝난 저차원 행렬은 원래 가중치에 합칠 수 있어 추론 속도도 그대로입니다. 2021년 마이크로소프트 연구진이 제안했고, 지금은 오픈소스 모델을 값싸게 특화시키는 표준 방법으로 쓰입니다.
기본
Max Tokens
맥스 토큰
AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, LLM API 호출 시 모델이 한 번의 응답에서 생성할 수 있는 최대 토큰 수를 사용자가 직접 지정해 응답 길이·비용·지연 시간을 제어하는 파라미터입니다.
프롬프트·AI 활용
Top-p
탑피
AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, LLM이 다음 단어를 고를 때 누적 확률이 정해진 임계값까지 도달하는 후보군 안에서만 단어를 뽑도록 강제하는 핵심 표본 추출 파라미터입니다.
프롬프트·AI 활용
Temperature
템퍼러처
AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, LLM이 다음 단어를 고를 때 확률 분포를 얼마나 평탄하게 만들지를 조절해 응답의 창의성과 일관성 사이를 사용자가 직접 제어하는 파라미터입니다.
프롬프트·AI 활용