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“학습”25건

AI 모델 학습 분야에서 쓰이는 용어로, LLM이 대량의 웹·책·코드 텍스트를 미리 읽으며 단어 사이의 통계 관계를 익히는 첫 번째 학습 단계로, 모델의 기초 언어 능력이 만들어지는 과정입니다.

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, 학습 데이터·모델 설계·운영 환경에 들어 있는 사회적 불균형이 인공지능 출력에 그대로 반영돼 특정 집단에 불리하게 작동하는 현상을 통칭하는 표현입니다.

AI 모델 학습 분야에서 쓰이는 RLAIF(Reinforcement Learning from AI Feedback, 인공지능 피드백 기반 강화학습)의 약자로, 사람 대신 다른 LLM이 답안 두 개 중 더 나은 쪽을 골라 보상을 만들어 모델을 학습시키는 방법입니다.

AI 모델 학습 분야에서 쓰이는 Reinforcement Learning from Human Feedback(인간 피드백 기반 강화학습)의 약자로, 사람이 모델 답변 중 더 좋은 쪽을 골라준 기록을 보상으로 삼아 모델 행동을 다듬는 학습 방법입니다.

얼라인먼트

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, 인공지능 시스템이 만든 행동·답변이 사람이 의도한 가치·목표와 일치하도록 학습 시점부터 조정하는 연구·기술 분야를 가리킵니다.

Recommender System

추천 시스템

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, 사용자의 과거 행동·취향 데이터를 학습해 다음에 좋아할 만한 상품·콘텐츠·사람을 자동으로 추천해 주는 AI 시스템 전반을 가리킵니다.

비즈니스·마케팅

AI 활용 개발도구 분야에서 이스라엘 Tabnine이 2013년에 창업해 운영하는 IDE 통합 AI 코딩 도우미로, 기업 내부 코드만으로 학습한 자체 모델을 제공해 보안·규제 환경에서 쓸 수 있는 자동완성 도구입니다.

AI 개발도구

Constitutional AI

컨스티튜셔널 AI

AI 모델 학습 분야에서 Anthropic이 2022년에 공개한 RLHF 대체 기법으로, 사람이 매번 답안을 평가하는 대신 미리 정의된 원칙(헌법)에 따라 AI가 스스로 자기 답변을 비판·수정하도록 학습시키는 방식입니다.

AI 인프라 분야에서 미국 Together AI가 2022년에 창업해 운영하는 오픈모델 추론·학습 클라우드로, Llama·Mistral·Qwen 같은 오픈웨이트 모델을 API 한 줄로 호출해 쓸 수 있게 해줍니다.

모델·서비스

AI 활용 서비스 분야에서 OpenAI가 2022년 11월에 공개한 대화형 인공지능 서비스로, GPT(Generative Pre-trained Transformer, 생성형 사전 학습 변환기) 계열 모델을 채팅 인터페이스로 제공합니다.

모델·서비스

AI 모델 분야에서 중국 DeepSeek사가 2024~2025년에 공개한 LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델) 시리즈로, 미국 플래그십 모델 수준 성능을 훨씬 적은 학습 비용으로 달성한 추론·코딩 특화 오픈웨이트 모델입니다.

모델·서비스

AI 모델 분야에서 미국 xAI가 공개한 Grok 시리즈 4세대 LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)으로, X(구 Twitter) 실시간 데이터를 학습·참조해 시사·검색 강점을 가진 추론 모델 라인입니다.

모델·서비스

AI 모델 분야에서 OpenAI가 2026년에 공개한 GPT(Generative Pre-trained Transformer, 생성형 사전 학습 변환기) 계열 5세대 후속 모델로, 추론·멀티모달·도구 호출이 통합된 플래그십 LLM입니다.

모델·서비스

클로즈드 모델

AI 모델 분야에서 쓰이는 용어로, 학습된 가중치를 공개하지 않고 회사가 API·자체 호스팅으로만 제공하는 LLM 운영 방식을 가리키며, GPT-5·Claude·Gemini 등이 대표적입니다.

오픈 웨이트

AI 모델 분야에서 쓰이는 용어로, 학습된 가중치 파일을 누구나 다운로드해 직접 실행·파인튜닝할 수 있도록 공개한 LLM 운영 방식을 가리키며, Llama·Mistral·Qwen 등이 대표적입니다.

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.

AI 모델 분야에서 쓰이는 용어로, 인공지능 모델이 데이터를 입력받아 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 가중치를 반복해서 조정하는 학습 과정 전반을 가리키는 일반 표현입니다.

AI 모델 운영 분야에서 쓰이는 용어로, 이미 학습이 끝난 모델이 실제 입력을 받아 결과를 계산해 돌려주는 단계를 가리키며, 사용자가 ChatGPT 같은 서비스에서 답을 받는 순간이 모두 추론입니다.

Reasoning Model

AI 모델 분야에서 쓰이는 용어로, 답을 곧장 내놓지 않고 풀이 과정을 내부적으로 길게 생각한 다음 응답하도록 추론 단계를 강화 학습한 LLM 계열입니다.

AI 모델 분야에서 쓰이는 용어로, 단어·문장·이미지·코드의 의미를 컴퓨터가 이해하도록 압축한 숫자 묶음으로, 의미가 가까운 항목은 벡터 공간에서 거리도 가까워지도록 학습됩니다.

AI 모델 분야에서 쓰이는 Large Language Model(거대 언어 모델)의 약자로, 수천억 단어의 텍스트를 미리 학습해 사람의 질문에 자연스럽게 답할 수 있도록 만든 대규모 인공지능 모델입니다.

AI 기초 분야에서 쓰이는 용어로, 사람 뇌신경 구조에서 착안한 다층 신경망을 데이터로 학습시켜 사진·음성·문장을 컴퓨터가 직접 인식·생성하게 만든 기계 학습 기법입니다.

AI 기초 분야에서 쓰이는 Machine Learning(기계 학습)의 약자로, 데이터로부터 규칙을 스스로 찾아내도록 컴퓨터를 학습시키는 인공지능 핵심 기법입니다.

기술 분야 전반에 쓰이는 Artificial Intelligence(인공지능)의 약자로, 사람의 학습·추론·인식·언어 능력을 기계가 흉내 내거나 일부 능가하도록 만든 기술 분야입니다.

AI 모델 학습 분야에서 쓰이는 용어로, 이미 사전 학습된 거대 모델을 특정 분야의 추가 데이터로 다시 학습시켜 도메인·말투·형식에 맞게 다듬는 학습 방법입니다.

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