AI 초심자를 위한 필수 용어 해부: LLM, RAG, Transformer부터 RLHF까지

핵심 기술: 본 콘텐츠는 최근 IT 업계를 뜨겁게 달구고 있는 AI의 핵심 기술 용어들을 평이한 언어와 시각 자료를 통해 설명하며, AI 생태계를 하드웨어부터 애플리케이션까지 단계별로 구성하여 이해를 돕습니다.

기술적 세부사항:
* AI 기초: 인간 지능을 모방하는 시스템 구축을 목표로 하며, 1956년 용어 정의 및 튜링 테스트의 개념 소개.
* 머신러닝 (ML): 데이터로부터 학습하여 패턴 인식 및 예측 수행 (예: 넷플릭스 추천, 스팸 필터).
* 신경망 (Neural Networks): 뇌 세포를 모방한 ML 접근 방식으로, 여러 뉴런 층으로 구성 (예: 이미지 인식).
* 딥러닝 (Deep Learning): 다층 신경망을 활용하는 ML의 한 종류로, 음성/이미지 인식, 자연어 처리 등에 활용.
* 모델 (Model): AI 시스템의 '두뇌' 역할, 데이터 학습을 통해 예측, 콘텐츠 생성, 작업 수행 (예: GPT-4).
* 파운데이션 모델 (Foundation Models): 방대한 데이터셋으로 사전 학습된 강력한 모델로, 다양한 애플리케이션의 기반이 됨 (예: GPT-4, Claude).
* LLM (Large Language Model): 대규모 텍스트 데이터로 학습되어 인간 언어 이해 및 생성에 특화된 모델 (예: ChatGPT).
* 생성형 AI (Generative AI): 프롬프트를 기반으로 텍스트, 이미지 등 새로운 콘텐츠 생성.
* 트랜스포머 (Transformer): 'Attention' 메커니즘을 통해 문맥 이해 능력을 향상시킨 최신 언어 모델 아키텍처 (2017년 논문 "Attention Is All You Need" 소개).
* GPT (Generative Pre-trained Transformer): 생성, 사전 학습, 트랜스포머 아키텍처 결합.
* 프롬프트 (Prompt): AI 모델에 입력하는 질문 또는 지시. 프롬프트 엔지니어링의 중요성 강조.
* 프롬프트 유형: Zero-shot, Few-shot, Chain of thought.
* CRISPR Method: Context, Role, Intent, Specificity, Parameters, Refinement.
* 토큰 (Token): AI가 처리하는 텍스트 단위. 토큰 수는 컴퓨팅 비용에 영향.
* 환각 (Hallucination): AI 모델이 잘못되거나 지어낸 답변을 자신 있게 생성하는 현상.
* 학습 방식: 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning).
* 파인튜닝 (Fine-tuning): 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 추가 학습.
* RAG (Retrieval-Augmented Generation): 외부 정보를 검색하여 답변의 정확성과 관련성을 높이는 방법.
* 에이전트 (Agents): 여러 도구나 소스를 활용하여 자율적으로 작업을 수행하는 시스템.
* MCP (Meta-Communication Protocol): AI 시스템 및 스마트 장치 간의 표준화된 통신 방식.

개발 임팩트: AI 기술 용어에 대한 명확한 이해를 바탕으로 복잡한 AI 개념을 쉽게 파악하고, 생성형 AI 및 LLM 기반 애플리케이션 개발, 프롬프트 엔지니어링 활용, 최신 AI 아키텍처(Transformer) 적용 등을 고려한 개발 전략 수립에 기여할 수 있습니다. 또한, AI 기술의 발전 방향과 생태계 구성 요소를 이해함으로써 향후 기술 트렌드에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

커뮤니티 반응: 콘텐츠의 형식(영상) 및 배포 채널(YouTube, Newsletter)을 고려할 때, AI 기술에 대한 높은 관심과 학습 수요가 있음을 알 수 있으며, 개발자와 비개발자 모두에게 유익한 정보를 제공하려는 의도가 엿보입니다.