AI PT · 처음 듣는 AI 말을 그림으로 · 용어 40개

AI 용어집

LLM, 토큰, 프롬프트… 뉴스와 강의에서 자주 나오는 AI 말을 쉬운 비유와 그림으로 풀었어요. 한 줄 뜻으로 먼저 감을 잡고, 실제 뜻과 예시·주의할 점은 용어별 설명에서 확인하세요.

AI 기초15개

인공지능AI · Artificial Intelligence사람처럼 보고, 듣고, 말하고, 판단하는 일을 컴퓨터가 하게 만드는 기술을 통틀어 부르는 말이에요.머신러닝Machine Learning · 기계학습사람이 규칙을 적어 주는 대신, 컴퓨터가 많은 예시를 보고 스스로 규칙을 찾게 하는 방법이에요.딥러닝Deep Learning여러 층으로 쌓은 인공 신경망으로 배우는 머신러닝이에요. 지금의 AI 대부분이 이 방식이에요.신경망Neural Network · 인공 신경망뇌의 신경세포를 흉내 낸 작은 계산 단위들을 그물처럼 연결한 계산 구조예요.데이터셋DatasetAI를 가르치거나 시험하려고 모아 둔 예시 묶음이에요.학습Training · 훈련AI 모델이 예시를 보며 틀린 만큼 조금씩 고쳐서 실력을 키우는 과정이에요.추론Inference · 인퍼런스학습을 마친 AI 모델이 새 질문을 받아 답을 내는 일이에요. 우리가 AI를 '쓰는' 순간이에요.모델Model · AI 모델학습으로 찾아낸 규칙이 숫자로 담겨 있는, 질문을 넣으면 답을 내는 'AI의 본체'예요.파라미터Parameter · 매개변수모델 안에 들어 있는, 학습으로 정해진 숫자들이에요. 그 개수가 모델 크기를 나타내요.지도학습Supervised Learning문제와 정답이 짝지어진 예시로 가르치는 머신러닝 방법이에요.비지도학습Unsupervised Learning정답 없이 데이터만 주고, 그 안에서 비슷한 것끼리 묶거나 숨은 패턴을 찾게 하는 방법이에요.강화학습Reinforcement Learning해 보고, 잘하면 점수(보상)를 받고 못하면 깎이면서, 점수를 가장 많이 받는 방법을 스스로 찾는 학습이에요.과적합OverfittingAI가 연습 문제를 통째로 외워 버려서, 처음 보는 문제는 오히려 못 푸는 상태예요.생성형 AIGenerative AI글·그림·소리·영상처럼 세상에 없던 새 결과물을 만들어 내는 AI예요.디퓨전 모델Diffusion Model · 확산 모델잡음(지지직 화면)에서 시작해 조금씩 잡음을 걷어 내며 그림을 만들어 내는 생성 AI 방식이에요.

언어 모델17개

LLMLarge Language Model · 대규모 언어 모델엄청난 양의 글을 읽고 배워서 사람처럼 글을 읽고 쓰는 거대한 AI 모델이에요. ChatGPT·Claude·Gemini의 본체예요.GPTGenerative Pre-trained TransformerOpenAI가 만든 LLM 시리즈 이름이에요. '미리 많이 배운, 글을 만들어 내는 트랜스포머'라는 뜻이에요.트랜스포머Transformer문장 속 모든 단어가 서로를 한꺼번에 살펴보게 만든 신경망 구조예요. 거의 모든 LLM의 뼈대예요.어텐션Attention · 주의 집중각 단어가 문장 속 다른 어떤 단어에 더 주목해야 하는지 점수를 매기는 방법이에요. 트랜스포머의 핵심이에요.토큰TokenAI가 글을 읽고 쓸 때 쓰는 가장 작은 조각이에요. 요금과 길이 제한도 토큰 개수로 세요.토크나이저Tokenizer글을 토큰(조각)으로 자르고, 각 조각에 번호를 붙여 주는 '글 자르는 칼'이에요.컨텍스트 윈도우Context Window · 맥락 창AI가 한 번에 보고 기억할 수 있는 글의 최대 길이예요. 토큰 수로 재요.사전학습Pre-trainingLLM이 엄청난 양의 글을 읽으며 '다음 말 맞히기'를 연습해 언어와 지식의 기초를 쌓는 첫 학습 단계예요.파인튜닝Fine-tuning · 미세 조정이미 많이 배운 모델에게 특정 일에 맞는 예시를 더 가르쳐, 그 일에 맞게 다듬는 학습이에요.RLHFReinforcement Learning from Human Feedback · 사람 피드백 강화학습사람이 AI의 답 중 더 나은 것을 고르면, 그 취향을 점수로 바꿔 AI를 강화학습시키는 방법이에요.임베딩Embedding글이나 그림의 '뜻'을 숫자 좌표로 바꾼 것이에요. 뜻이 비슷하면 좌표도 가까워요.벡터Vector숫자를 한 줄로 늘어놓은 묶음이에요. AI는 글·그림의 뜻을 벡터로 바꿔서 계산해요.다음 토큰 예측Next-token Prediction지금까지의 글을 보고 다음에 올 조각(토큰)이 무엇일지 확률로 맞히는 것. LLM이 글을 쓰는 원리예요.온도TemperatureAI가 다음 말을 고를 때 얼마나 모험할지 정하는 설정값이에요. 낮으면 늘 비슷하게, 높으면 다양하게 써요.환각Hallucination · 할루시네이션AI가 사실이 아닌 내용을 사실처럼 자신 있게 지어내는 현상이에요.지식 컷오프Knowledge Cutoff · 학습 기준일모델이 학습한 자료가 끝나는 날짜예요. 그 뒤에 일어난 일은 모델이 스스로는 몰라요.추론 모델Reasoning Model · 생각하는 모델답하기 전에 속으로 단계를 밟아 따져 보는 시간을 갖도록 길러진 LLM이에요. 수학·코딩·복잡한 문제에 강해요.

프롬프트8개

프롬프트PromptAI에게 보내는 지시나 질문 글이에요. 무엇을, 왜, 어떤 모양으로 원하는지가 담길수록 답이 좋아져요.시스템 프롬프트System Prompt대화가 시작되기 전에 AI에게 미리 주는 기본 규칙과 역할이에요. 대화 내내 바탕에 깔려요.프롬프트 엔지니어링Prompt Engineering원하는 결과가 나오도록 프롬프트를 설계하고, 시험하고, 고치는 기술이에요.제로샷Zero-shot예시를 하나도 보여 주지 않고 지시만으로 AI에게 일을 시키는 방식이에요.퓨샷Few-shot원하는 답의 예시를 몇 개 보여 주고, 그 모양대로 새 문제를 풀게 하는 방식이에요.사고의 사슬Chain of Thought · CoTAI에게 답만 말하지 말고 생각하는 단계를 차례로 적어 가며 풀게 하는 방법이에요.역할 부여Role Prompting · 페르소나AI에게 '너는 ○○ 전문가야' 하고 역할을 정해 줘서, 그 관점과 말투로 답하게 하는 방법이에요.컨텍스트 엔지니어링Context EngineeringAI가 일을 잘하도록 컨텍스트 윈도우에 무엇을 넣고 무엇을 뺄지 설계하는 일이에요. 프롬프트 한 줄을 넘어 자료·규칙·기억·도구까지 다뤄요.