생성형 AI(GenAI) 핵심 용어 마스터: LLM부터 RAG까지

핵심 트렌드: 생성형 AI(GenAI)의 급격한 발전으로 관련 기술 용어에 대한 이해가 중요해지고 있으며, 이는 AI 기술 도입 및 활용의 기초가 됩니다.

주요 변화 및 영향:
* LLM (거대 언어 모델): ChatGPT, Gemini 등 다양한 AI 서비스의 핵심으로, 대규모 텍스트 데이터 학습을 통해 인간과 유사한 언어를 이해하고 생성합니다.
* Transformer 아키텍처: 모든 최신 LLM의 기반으로, '셀프 어텐션' 메커니즘을 통해 단어 간의 복잡한 관계를 효율적으로 파악합니다.
* 파라미터: 모델의 학습 능력과 성능을 결정하는 요소로, 파라미터 수가 많을수록 모델의 성능이 향상됩니다.
* 토큰 및 토큰화: AI가 텍스트를 처리하는 기본 단위로, 단어, 단어의 일부, 또는 구두점을 포함하며, API 사용료 산정의 기준이 되기도 합니다.
* 컨텍스트 길이 (컨텍스트 창): LLM이 대화 중 이전 정보를 기억할 수 있는 범위를 나타내며, 길이가 길수록 더 맥락에 맞는 응답 생성이 가능합니다.
* 임베딩: 단어나 문장을 수치 벡터로 표현하여 의미론적 유사성을 파악하게 하며, 검색 및 추천 시스템에 활용됩니다.
* 파인튜닝: 사전 학습된 모델을 특정 도메인 데이터로 추가 학습시켜 전문성을 높이는 과정입니다.
* RAG (검색 증강 생성): 외부 데이터 소스를 활용하여 LLM의 지식 한계를 보완하고 최신 정보를 반영하는 기술입니다.
* 환각 (Hallucination): AI가 사실이 아닌 정보를 사실처럼 생성하는 현상으로, 중요한 과제 중 하나이며, 사실 확인의 중요성을 강조합니다.

트렌드 임팩트: LLM을 포함한 GenAI 기술의 기본 용어를 숙지하는 것은 AI 기술의 작동 원리를 이해하고 효과적으로 활용하는 데 필수적입니다. 이는 개발자, 콘텐츠 제작자, 일반 사용자 모두에게 AI 시대에 필요한 기본적인 역량을 제공합니다.

업계 반응 및 전망: LLM의 발전 속도와 적용 범위가 넓어짐에 따라, 관련 기술 용어에 대한 학습과 이해는 향후 AI 기반 서비스 개발 및 활용 전략 수립에 핵심적인 요소가 될 것입니다. RAG와 같은 보완 기술은 GenAI의 실용성을 더욱 높일 것으로 기대됩니다.