학습
AI 용어 사전
ChatGPT와 기타 AI 도구를 사용할 때 자주 접하는 용어들을 알기 쉽게 설명합니다. 각 용어마다 짧고 일상적인 예시가 함께 제공됩니다.
2026년 9월 29일 업데이트됨
가
- 가드레일(Guardrails)
- AI 시스템이 안전하고 의도된 범위 내에서 작동하도록 유지하는 규칙과 필터입니다. 예를 들어 유해한 요청을 거부하거나 주제에서 벗어나지 않도록 합니다.
- 예시: 학교용 챗봇이 학생이 직접 제출할 과제용 에세이 대필 요청을 거부합니다.
거
- 거대 언어 모델(LLM)
- 언어를 예측하고 생성하도록 방대한 양의 텍스트로 학습된 모델입니다. ChatGPT와 같은 도구의 핵심 기술입니다.
- 예시: 현재 ChatGPT 버전의 기반이 되는 모델 제품군인 GPT-6 또한 거대 언어 모델입니다.
검
- 검색 증강 생성 (RAG)
- 시스템이 관련 문서를 먼저 찾아 모델에 전달한 후, 해당 자료를 바탕으로 답변을 생성하도록 하는 방식입니다.
- 예시: 사내 챗봇이 휴가 관련 질문에 답하기 전에 직원 안내서를 먼저 검색하는 경우입니다.
매
- 매개변수 (파라미터)
- 모델이 학습 과정에서 조정하는 내부 수치입니다. 모델이 학습한 내용이 여기에 저장되며, 대형 모델은 수십억 개 이상의 매개변수를 갖습니다.
- 예시: 어떤 모델이 700억 개의 매개변수를 가졌다는 말은 모델의 크기를 나타낼 뿐, 성능이나 품질을 직접적으로 의미하지는 않습니다.
머
- 머신러닝
- 사람이 직접 작성한 규칙만 따르기보다 예시 데이터에서 패턴을 학습하여 소프트웨어를 구축하는 방식입니다.
- 예시: 사람들이 스팸으로 표시한 이메일에서 패턴을 학습하는 스팸 필터가 그 예입니다.
멀
- 멀티모달
- 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 등 둘 이상의 입력 또는 출력 형식을 처리할 수 있는 기능입니다.
- 예시: 고장 난 수도꼭지 사진을 찍어 모델에게 수리 방법을 묻는 경우입니다.
생
- 생성형 AI(Generative AI)
- 기존 데이터를 단순히 분류하거나 라벨링하는 데 그치지 않고 텍스트, 이미지, 오디오, 코드 등 새로운 콘텐츠를 만들어내는 AI입니다.
- 예시: AI 도구에 생일 축하 시를 써달라거나 로고 아이디어를 그려달라고 요청하는 것이 해당합니다.
시
- 시스템 프롬프트
- 대화가 시작되기 전 주로 앱 개발자가 모델에 전달하여 역할, 어조, 규칙을 설정하는 지침입니다.
- 예시: 요리 앱에서 어시스턴트에게 레시피와 식품 안전에 관한 질문에만 답하도록 지시하는 경우.
신
- 신경망
- 데이터에서 패턴을 학습하는 단순한 단위들이 서로 촘촘히 연결된 컴퓨터 시스템입니다. 언어 모델도 매우 거대한 신경망입니다.
- 예시: 스마트폰 사진 갤러리에서 사람 얼굴을 인식하는 소프트웨어.
오
- 오픈 가중치
- 학습된 매개변수가 공개되어 있어 누구나 다운로드하여 자체 하드웨어에서 실행할 수 있는 모델입니다.
- 예시: 연구팀이 데이터의 외부 유출을 방지하기 위해 자체 서버에서 오픈 가중치 모델을 실행하는 경우입니다.
온
- 온도
- 모델이 단어를 선택할 때 무작위성을 얼마나 둘지 조절하는 설정입니다. 값이 낮을수록 예측 가능한 텍스트가, 높을수록 다채로운 텍스트가 생성됩니다.
- 예시: 계약서에서 날짜를 추출할 때는 낮은 온도를, 이름을 브레인스토밍할 때는 높은 온도를 사용하는 경우.
음
- 음성 모드
- 텍스트를 입력하고 읽는 대신, 음성으로 질문하고 답변을 들으며 AI 어시스턴트와 대화하는 방식입니다.
- 예시: 주방에서 요리하느라 손이 바쁠 때 말로 레시피를 물어보는 상황을 떠올려 보세요.
임
- 임베딩(Embeddings)
- 텍스트의 의미를 숫자로 나타낸 목록으로, 의미가 비슷한 텍스트끼리는 비슷한 숫자를 갖게 됩니다. 검색 및 추천 기능의 기반이 됩니다.
- 예시: '로그인 정보를 잊어버렸어요'라고 입력해도 고객센터에서 비밀번호 재설정 관련 문서를 찾아냅니다.
지
챗
- 챗봇
- 텍스트를 입력하거나 음성으로 대화할 수 있는 프로그램입니다. ChatGPT와 같은 최신 챗봇은 대형 언어 모델을 활용해 답변을 작성합니다.
- 예시: 카드 한도에 대한 질문에 답변해 주는 은행 웹사이트의 도움말 창입니다.
추
컨
- 컨텍스트 윈도우(Context window)
- 모델이 사용자의 메시지, 붙여넣은 자료, 자체 답변 등을 포함하여 한 번에 고려할 수 있는 텍스트의 양입니다. 토큰 단위로 측정됩니다.
- 예시: 대화가 너무 길어지면 모델이 처음에 입력했던 세부 정보를 잊어버릴 수 있습니다.
탈
- 탈옥
- 주로 정교하게 작성된 프롬프트나 역할극을 통해 모델이 안전 규칙을 무시하도록 유도하려는 시도입니다.
- 예시: 아무런 규칙도 적용받지 않는 캐릭터를 연기하도록 모델에 요청하는 프롬프트가 그 예입니다.
토
트
- 트랜스포머
- 대부분의 최신 언어 모델에 쓰이는 신경망 설계 방식입니다. 텍스트 속 단어들이 서로 어떻게 연결되는지 파악하는 능력이 뛰어납니다.
- 예시: GPT에서 T가 바로 트랜스포머(Transformer)를 뜻합니다.
파
- 파인 튜닝(Fine-tuning, 미세 조정)
- 특정 작업이나 스타일에 더 잘 맞도록, 더 작고 구체적인 예시 데이터를 활용해 기존 모델을 추가로 학습시키는 과정입니다.
- 예시: 기업이 고객 응대 답변의 어조를 맞추기 위해 이전 상담 답변 데이터로 모델을 파인 튜닝합니다.
프
학
- 학습 데이터
- 모델이 학습하는 텍스트 및 기타 자료의 대규모 모음입니다. 이 데이터의 품질과 생성 시점에 따라 모델이 아는 정보가 결정됩니다.
- 예시: 주로 영어 텍스트로 학습된 모델은 사용 빈도가 낮은 언어에서 성능이 다소 떨어질 수 있습니다.
할
- 할루시네이션(Hallucination, 환각)
- 모델이 지어낸 사실, 인용구, 출처, 숫자처럼 거짓된 내용을 사실인 것처럼 말하는 현상입니다.
- 예시: 출처를 요청했을 때 존재하지 않는 책 제목과 저자를 알려주는 경우가 이에 해당합니다.
A
- AI 에이전트
- 단순히 답변만 하는 데 그치지 않고, 검색, 도구 사용, 결과 확인 등 목표 달성에 필요한 여러 단계를 스스로 수행하는 AI 시스템입니다.
- 예시: 에이전트에게 200유로 이하의 항공편 3개를 찾아달라고 요청하면, 알아서 검색하고 비교한 뒤 결과를 보고해 줍니다.
- API
- 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API): 프로그램끼리 요청을 주고받을 수 있게 해주는 방식입니다. 개발자는 채팅창 대신 API를 통해 AI 모델을 활용합니다.
- 예시: 쇼핑 앱이 API를 통해 고객 문의를 GPT 모델로 전달하고, 그 답변을 앱 화면에 바로 보여줍니다.
G
- GPT
- Generative pre-trained transformer의 약자로, GPT-5.6 및 GPT-6와 같은 OpenAI의 언어 모델 제품군 이름입니다. ChatGPT는 이 모델들을 기반으로 구축된 채팅 앱입니다.
- 예시: 이 사이트의 무료 채팅은 GPT-6 모델 중 하나인 GPT-6 Luna를 사용합니다.
이 용어 사전은 이해를 돕기 위해 의도적으로 간결하게 설명되어 있습니다. 기술적인 세부 사항은 기업 및 모델에 따라 다를 수 있습니다.
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