14. 용어 사전

AI·LLM 문서에서 자주 나오는 용어를 한 장에 모았다.

용어	뜻
LLM	대규모 언어 모델. 다음 토큰을 예측해 글을 생성 (02)
토큰(Token)	모델이 글을 다루는 조각 단위(대략 단어/단어 일부). 비용·길이 기준
파라미터(Parameter)	모델이 학습으로 조정하는 가중치. 지식·패턴이 담기는 그릇
컨텍스트 윈도	모델이 한 번에 볼 수 있는 토큰 수 한계(입력+출력)
프롬프트(Prompt)	모델에게 주는 입력 전체(지시+맥락+질문)
temperature	답의 무작위성/창의성 조절값. 높으면 다양, 낮으면 보수적
사전학습(Pre-training)	방대한 텍스트로 기본 능력을 학습하는 1단계
파인튜닝(Fine-tuning)	특정 용도·형식에 맞게 추가 학습
RLHF	사람 피드백으로 선호되는 답을 하도록 조정
환각(Hallucination)	그럴듯하지만 틀린 내용을 생성하는 현상 (05)
임베딩(Embedding)	의미를 숫자 벡터로 변환 (08)
벡터 DB	벡터를 저장하고 유사한 것을 빠르게 검색하는 DB
RAG	관련 자료를 찾아 근거로 붙여 답하게 하는 방식 (07)
트랜스포머(Transformer)	현대 LLM의 기반 신경망 구조
어텐션(Attention)	문맥에서 중요한 부분에 '주목'하는 트랜스포머의 핵심 장치
툴/함수 호출	LLM이 외부 함수를 호출해 행동하게 하는 기능 (10)
에이전트(Agent)	스스로 계획·도구 사용·반복하며 목표를 수행하는 AI
MCP	AI와 도구를 연결하는 표준 규약(Model Context Protocol)
멀티모달	텍스트+이미지·음성·문서 등 여러 형태를 함께 처리 (11)
로컬 LLM	내 PC·서버에서 직접 실행하는 모델. 데이터 외부 전송 없음 (12)
오픈 모델	가중치가 공개되어 받아 쓸 수 있는 모델
프롬프트 인젝션	악의적 입력으로 모델의 지시를 가로채는 공격

더 다룰 용어가 생기면 여기에 추가한다.