GPT, LLM, RAG 한 번에 이해하기 – 요즘 AI 용어 정리 🔍

 

요즘 AI 분야는 너무 빠르게 발전해서 새로운 용어들이 쏟아져 나오고 있어요. 그래서 대화에 끼지 못하는 분들을 위해 최신 AI 용어들을 쉽게 설명해 드릴게요! 짧고 간결하게 핵심만 정리했으니, 이제 친구들과의 대화에서 뒤처지지 않을 거예요. 😎

LLM (Large Language Model)

한마디로: "엄청나게 많은 텍스트를 학습한 AI"

 

LLM은 인터넷에 있는 수많은 책, 기사, 웹사이트 등의 텍스트를 학습해 인간처럼 글을 쓰고 대화하는 AI에요. 마치 인터넷의 모든 텍스트를 읽은 후 문장 패턴을 학습한 초능력자라고 생각하면 돼요.

 

🔑 핵심 포인트:

• 방대한 양의 텍스트 데이터로 훈련됨
• 문맥을 이해하고 자연스러운 텍스트 생성 가능
• ChatGPT, Claude, Gemini 등이 모두 LLM 기반 서비스

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

한마디로: "가장 유명한 LLM 중 하나로, OpenAI가 개발한 AI"

 

GPT는 OpenAI에서 만든 특정 유형의 LLM이에요. ChatGPT로 유명해졌죠. 여기서 'Generative'는 새 콘텐츠를 생성할 수 있다는 의미, 'Pre-trained'는 미리 대량의 데이터로 학습됐다는 의미, 'Transformer'는 AI가 사용하는 특정 구조를 말해요.

 

🔑 핵심 포인트:

• OpenAI의 대표적인 AI 모델
• GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o 등 여러 버전 존재
• ChatGPT는 GPT 모델을 기반으로 한 채팅 서비스

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

한마디로: "AI가 외부 자료를 찾아보고 답변하는 시스템"

 

RAG는, 음... 이렇게 생각해보세요. 여러분이 모르는 질문을 받았을 때 구글에서 정보를 찾아보고 답변하는 것처럼, AI도 질문을 받으면 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아본 후 답변하는 거예요.

 

🔑 핵심 포인트:

• AI가 자체 지식(학습 데이터)만이 아닌 외부 데이터도 참조
• 최신 정보나 특정 데이터에 접근 가능
• 환각(hallucination, 없는 정보 만들어내기) 문제를 줄임

 

✅ 요약 정리

용어의미핵심 포인트

GPT	생성형 사전학습 모델	ChatGPT의 뿌리, 문장 생성 AI
LLM	대규모 언어 모델	GPT 포함, 다양한 AI 언어 모델들
RAG	검색 기반 생성 방식	LLM의 기억력 한계를 보완하는 기술

 

그 외 알아두면 좋은 AI 용어들

프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)

AI에게 원하는 답변을 얻기 위해 질문을 효과적으로 구성하는 기술이에요. 마치 지니에게 소원을 정확하게 말해야 하는 것처럼!

파인튜닝 (Fine-tuning)

기존 LLM을 특정 작업이나 분야에 맞게 추가 학습시키는 과정이에요. 예를 들어, 의학 용어를 잘 이해하는 AI나 법률 문서를 잘 작성하는 AI를 만들 수 있어요.

임베딩 (Embedding)

단어나 문장을 AI가 이해할 수 있는 숫자 벡터로 변환하는 과정이에요. 이를 통해 AI는, "고양이"와 "냥이"가 비슷한 의미라는 것을 알 수 있게 돼요.

멀티모달 AI (Multimodal AI)

텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 형태의 데이터를 이해하고 생성할 수 있는 AI에요. GPT-4V, Claude 3, Gemini 등이 여기에 속해요.

📝 마치며

AI 용어는 계속 늘어나고 있지만, 기본 개념만 이해하면 새로운 용어도 쉽게 파악할 수 있어요. 이 글이 여러분의 AI 이해에 도움이 되었길 바랍니다!

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