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개념·기술 완성도 49

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

외부 지식을 검색해 생성 모델의 응답에 결합하는 검색 증강 생성 방식.

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개념·기술 완성도 49

Transformer

어텐션을 중심으로 시퀀스를 처리하는 신경망 아키텍처.

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개념·기술 완성도 53

AI Agent

목표를 위해 상태를 해석하고 도구·환경과 상호작용하며 여러 단계의 행동을 수행하는 AI 시스템 개념.

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연구·평가 완성도 53

Foundation Model

광범위한 데이터로 학습되고 다양한 하위 작업에 적용될 수 있는 기반 모델이라는 개념.

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개념·기술 완성도 53

Mixture of Experts (MoE)

입력마다 일부 전문가 모듈만 선택적으로 활성화해 모델 용량과 계산량을 분리하려는 희소 모델 구조.

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개념·기술 완성도 53

Tokenization

텍스트를 모델이 처리할 수 있는 토큰 단위와 정수 ID의 열로 변환하는 전처리·표현 단계.

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제품·도구 완성도 55

ChatGPT

OpenAI가 제공하는 대화형 AI 서비스.

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개념·기술 완성도 56

Diffusion Model

노이즈를 점진적으로 추가하고 제거하는 과정을 학습해 데이터를 생성하는 확률적 생성 모델 계열.

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개념·기술 완성도 56

Fine-tuning

사전학습된 모델을 특정 과제·도메인·행동 목표에 맞도록 추가 학습해 적응시키는 과정.

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기업·조직 완성도 56

Google DeepMind

Google의 AI 연구 조직으로, DeepMind와 Google Brain의 역량을 통합해 연구와 제품 개발을 수행한다.

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개념·기술 완성도 56

GPU

많은 연산을 병렬로 처리하도록 설계된 프로세서로 현대 AI 학습과 추론의 핵심 가속 하드웨어 중 하나.

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연구·평가 완성도 56

Hallucination (AI)

생성 모델이 입력이나 확인 가능한 근거와 일치하지 않는 내용을 그럴듯하게 만들어 내는 오류 현상을 다루는 연구 주제.

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연구·평가 완성도 56

HELM

언어 모델을 여러 시나리오와 지표로 표준화해 비교하려는 Stanford CRFM의 총체적 평가 프레임워크.

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개념·기술 완성도 56

Knowledge Distillation

큰 모델의 출력 분포나 내부 지식을 작은 모델의 학습 신호로 활용해 성능을 이전하는 모델 압축 접근법.

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개념·기술 완성도 56

LoRA

사전학습 모델의 기존 가중치는 고정하고 저랭크 행렬만 학습하는 파라미터 효율적 미세조정 기법.

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연구·평가 완성도 56

MMLU

여러 학문 영역의 객관식 문제를 통해 언어 모델의 폭넓은 지식과 문제 해결 능력을 평가하는 벤치마크.

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연구·평가 완성도 56

Model Card

모델의 용도, 평가 조건, 성능 특성과 제한사항을 함께 공개하기 위한 구조화된 모델 문서화 방식.

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개념·기술 완성도 56

Quantization

모델의 가중치나 연산 표현에 더 낮은 정밀도를 사용해 메모리와 계산 비용을 줄이는 모델 압축 기법 계열.

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개념·기술 완성도 56

Vector Search

고차원 벡터 사이의 거리나 유사도를 이용해 가까운 항목을 찾는 검색 방식.

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모델 완성도 59

BERT

양방향 문맥을 사전학습하고 다양한 자연어 처리 과제에 미세조정하는 Transformer 인코더 계열 모델.

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개념·기술 완성도 59

Context Window

언어 모델이 한 번의 처리에서 참조할 수 있도록 입력으로 구성하는 토큰 문맥 범위.

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개념·기술 완성도 59

KV Cache

자동회귀 Transformer가 이전 토큰의 key·value 표현을 재사용하기 위해 저장하는 추론 메모리.

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기업·조직 완성도 65

Anthropic

AI 안전 연구와 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발을 함께 수행하는 AI 기업·연구 조직.

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연구·평가 완성도 56

Data Provenance

AI 데이터가 어떤 출처에서 만들어지고 어떤 변환·라이선스·사용 과정을 거쳤는지 추적하는 데이터 계보 정보.

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연구·평가 완성도 59

Benchmark Data Contamination

평가용 벤치마크의 문항이나 정답이 학습 데이터에 포함되어 모델 성능 측정을 왜곡할 수 있는 문제.

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연구·평가 완성도 59

Red Teaming

의도적으로 어려운·적대적인 입력과 상황을 만들어 AI 시스템의 실패·유해 행동·취약점을 배포 전후에 찾는 평가 접근법.

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연구·평가 완성도 62

Datasheets for Datasets

데이터셋의 동기·구성·수집·전처리·권장 사용과 유지관리 정보를 표준 질문 형태로 기록하는 데이터 문서화 접근법.

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연구·평가 완성도 62

Safety Evaluation

AI 시스템이 유해 행동이나 위험한 능력을 보이는 조건을 정의하고 재현 가능한 절차로 측정·검증하는 평가 영역.

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연구·평가 완성도 62

System Card

단일 모델을 넘어 데이터·모델·규칙·제품 구성요소와 상호작용, 위험·제한사항을 시스템 수준에서 설명하는 문서화 방식.

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