AI 시대를 지배하는 핵심 용어 총정리, 초보자도 이해할 수 있는 AI 용어 가이드, RAG, LLM 작동 원리

AI 기술이 우리 일상에 깊숙이 들어온 지금, 관련 용어들이 너무 많아 헷갈리시나요? 개발자든 일반인이든 AI 시대를 살아가는 모든 사람들이 알아야 할 핵심 용어들을 쉽게 정리했습니다. 복잡한 AI 용어들을 이해하기 쉽게 풀어드릴게요!

 

 

AI의 기본을 이루는 핵심 개념들

AI 기술을 이해하기 위해서는 몇 가지 기본 개념들을 알아야 합니다. 이 개념들은 현대 AI 시스템의 토대가 되는 중요한 용어들이에요.

🧠 대규모 언어 모델(LLM)과 그 작동 원리

대규모 언어 모델(LLM)은 수십억 개의 매개변수를 가진 AI 시스템으로, 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습되어 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. ChatGPT, Claude와 같은 서비스들이 바로 이 LLM 기술을 기반으로 합니다.

LLM은 크게 두 단계로 개발됩니다:

 

사전 학습(Pre-training): 모델이 레이블이 없는 대규모 텍스트 데이터를 통해 언어의 패턴을 학습하는 과정입니다. 이 단계에서 모델은 이전 컨텍스트를 기반으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습합니다.

 

파인튜닝(Fine-tuning): 사전 학습된 모델을 특정 목적에 맞게 추가 데이터로 더 학습시키는 과정입니다. 이를 통해 모델은 특정 작업이나 도메인에 더 적합하게 조정됩니다.

🔍 컨텍스트 윈도우와 토큰의 이해

컨텍스트 윈도우는 AI 모델이 한 번에 처리할 수 있는 텍스트의 양을 의미합니다. 이는 모델의 "작업 메모리"라고 생각하면 됩니다. 최신 모델들은 점점 더 큰 컨텍스트 윈도우를 지원하고 있어, 더 긴 대화나 복잡한 문서도 처리할 수 있게 되었습니다.

 

토큰은 AI 모델이 텍스트를 처리하는 최소 단위입니다. 영어 기준으로 대략 한 토큰은 3.5개의 문자에 해당하지만, 언어에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, "안녕하세요"라는 한국어 단어는 여러 토큰으로 분할될 수 있습니다.

🌡️ 온도 설정과 AI의 창의성 조절

온도는 AI 모델의 출력 다양성을 조절하는 매개변수입니다.

• 높은 온도(0.7~1.0): 더 창의적이고 다양한 응답을 생성합니다. 소설 작성이나 창의적인 아이디어 발상에 적합합니다.
• 낮은 온도(0.1~0.3): 더 예측 가능하고 일관된 응답을 생성합니다. 사실 기반 질문이나 코드 작성에 적합합니다.

AI 모델 개선을 위한 고급 기술들

👥 RLHF: 인간 피드백을 통한 강화 학습

RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 AI 모델을 인간의 선호도에 맞게 조정하는 기술입니다. 인간 평가자들이 모델의 여러 응답에 순위를 매기고, 이 피드백을 바탕으로 모델이 더 좋은 응답을 생성하도록 학습합니다.

 

이 기술 덕분에 AI 모델들이 더 도움이 되고(Helpful), 정직하며(Honest), 해롭지 않은(Harmless) 응답을 생성할 수 있게 되었습니다. 이 세 가지 특성을 줄여서 HHH라고 부릅니다.

📚 RAG: 검색 증강 생성으로 정확도 높이기

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 AI 모델의 응답 정확도를 높이기 위해 외부 지식 베이스에서 정보를 검색하여 활용하는 기술입니다.

작동 방식:

1. 사용자의 질문을 받으면 관련 정보를 외부 데이터베이스에서 검색
2. 검색된 정보를 AI 모델에 추가 컨텍스트로 제공
3. 모델이 이 정보를 바탕으로 더 정확한 응답 생성

RAG 기술은 최신 정보가 필요하거나 특정 도메인의 전문 지식이 필요한 경우에 특히 유용합니다.

AI 성능과 사용자 경험을 좌우하는 요소들

⏱️ 지연 시간과 TTFT: AI 응답 속도의 중요성

지연 시간(Latency)은 사용자가 질문을 입력한 후 AI가 응답을 완료하는 데까지 걸리는 총 시간을 의미합니다.

 

TTFT(Time To First Token)는 첫 번째 토큰(단어나 문자)이 생성되기까지 걸리는 시간입니다. 이 지표는 사용자 경험에 매우 중요한데, 사람들은 AI가 빠르게 응답을 시작할 때 더 자연스러운 대화 경험을 느끼기 때문입니다.

AI 서비스를 선택할 때 이러한 성능 지표를 고려하는 것이 중요합니다. 특히 실시간 대화형 애플리케이션을 개발할 때는 더욱 그렇습니다.

AI 시대를 준비하는 실천 방안

AI 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 다음과 같은 실천 방안을 고려해 보세요:

1. 기본 용어 이해하기: 이 글에서 소개한 기본 용어들을 익혀두면 AI 관련 뉴스나 기술 문서를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.
2. 프롬프트 엔지니어링 연습하기: AI 모델에게 효과적인 지시를 내리는 방법을 연습하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
3. 다양한 AI 도구 경험해보기: ChatGPT, Claude, Bard 등 다양한 AI 도구를 직접 사용해보며 각각의 특성과 장단점을 파악해보세요.
4. 윤리적 고려사항 인식하기: AI 기술을 사용할 때는 항상 개인정보 보호, 저작권, 편향성 등의 윤리적 측면을 고려해야 합니다.

AI 시대는 이제 막 시작되었습니다. 이 기본 용어들을 이해하고 적절히 활용한다면, 여러분도 AI 기술의 혜택을 충분히 누릴 수 있을 것입니다. 앞으로도 계속해서 새로운 기술과 용어들이 등장할 테니, 꾸준한 관심과 학습이 필요합니다!