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AI 용어 사전

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🧠모델과 학습· 23

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소버린 AI (Sovereign AI)

AI 용어
🧠 모델과 학습

한 국가가 자국 데이터·인프라로 독자적으로 구축하는 AI 역량

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추론 모델 (Reasoning Model)

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🧠 모델과 학습

답하기 전에 스스로 오래 생각하는 과정을 거치는 모델

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스몰 랭귀지 모델 (Small Language Model, SLM)

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🧠 모델과 학습

적은 연산으로도 특정 작업을 잘 해내는 소형 언어모델

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믹스처 오브 엑스퍼트 (Mixture of Experts, MoE)

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🧠 모델과 학습

질문마다 모델 안의 일부 '전문가'만 골라 쓰는 구조

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멀티모달 모델 (Multimodal Model)

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🧠 모델과 학습

텍스트 외에 이미지·음성·영상까지 함께 이해·생성하는 모델

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디퓨전 모델 (Diffusion Model)

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🧠 모델과 학습

노이즈를 점점 걷어내며 이미지·영상을 만들어내는 생성 방식

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디퓨전 LLM (Diffusion LLM)

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🧠 모델과 학습

이미지 생성 방식을 응용해 텍스트를 병렬로 만들어내는 언어모델

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월드 모델 (World Model)

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🧠 모델과 학습

물리 세계가 어떻게 변화하는지 내부적으로 시뮬레이션하는 모델

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프론티어 모델 (Frontier Model)

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🧠 모델과 학습

당대 가장 크고 성능이 앞선 최상위 AI 모델

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비전-랭귀지 모델 (Vision-Language Model, VLM)

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🧠 모델과 학습

이미지를 보고 언어로 설명·판단하는 모델

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모델 라우터 (Model Router)

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🧠 모델과 학습

질문의 난이도에 따라 빠른 모델과 깊이 생각하는 모델을 자동 선택

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LoRA (Low-Rank Adaptation)

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🧠 모델과 학습

모델 전체가 아닌 일부만 효율적으로 조정하는 경량 파인튜닝 기법

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QLoRA

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🧠 모델과 학습

4비트로 양자화한 모델 위에 LoRA를 적용하는 초경량 파인튜닝

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양자화 (Quantization)

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🧠 모델과 학습

모델 숫자의 정밀도를 낮춰 크기와 연산량을 줄이는 기법

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지식 증류 (Knowledge Distillation)

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🧠 모델과 학습

큰 모델(교사)의 능력을 작은 모델(학생)에 압축해 옮기는 기법

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RLHF (인간 피드백 기반 강화학습)

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🧠 모델과 학습

사람의 선호도 평가를 보상 삼아 모델을 학습시키는 방법

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DPO (Direct Preference Optimization)

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🧠 모델과 학습

별도 보상 모델 없이 선호도 데이터로 직접 모델을 학습시키는 방법

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RLVR (검증 가능한 보상 기반 강화학습)

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🧠 모델과 학습

수학·코드처럼 정답이 명확한 문제에 이진 보상을 주는 학습법

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스케일링 법칙 (Scaling Laws)

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🧠 모델과 학습

모델 크기·데이터·연산을 늘릴수록 성능이 예측 가능하게 좋아진다는 경험 법칙

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창발적 능력 (Emergent Abilities)

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🧠 모델과 학습

모델 규모가 일정 수준을 넘으면 갑자기 나타나는 새로운 능력

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합성 데이터 (Synthetic Data)

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🧠 모델과 학습

AI가 만들어낸, 실제 사람이 생성하지 않은 학습용 데이터

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모델 붕괴 (Model Collapse)

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🧠 모델과 학습

AI가 만든 데이터로 반복 학습하면 성능이 점점 나빠지는 현상

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파인튜닝 (Fine-tuning)

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🧠 모델과 학습

모델을 특정 데이터로 추가 학습

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