가드레일(Guardrails)이란? AI가 위험한 답변과 행동을 피하게 하는 안전장치
가드레일은 AI가 위험한 입력, 부적절한 출력, 민감한 데이터 노출, 원치 않는 도구 실행을 피하도록 입력·출력·도구 사용 앞뒤에 두는 규칙과 검증 장치입니다.
스트리밍(Streaming)이란? AI 답변을 조금씩 받는 방식
스트리밍은 AI가 답변을 모두 만든 뒤 한꺼번에 보내는 대신 생성되는 내용을 작은 조각으로 순서대로 보내는 응답 방식입니다. 레이턴시, 배치 처리, 실시간 처리, Server-Sent Events와의 차이를 초보자 눈높이로 정리했습니다.
액션 스페이스(Action Space)란? AI 에이전트가 쓸 수 있는 행동 범위
액션 스페이스는 AI 에이전트가 작업을 수행할 때 사용할 수 있는 도구, API, 권한, 실행 가능한 행동 범위입니다. 도구 호출, 가드레일, 최소 권한 원칙과의 차이를 초보자 눈높이로 정리했습니다.
지식 컷오프(Knowledge Cutoff)란? AI가 모르는 최신 정보의 기준선
지식 컷오프는 AI 모델이 어느 시점까지의 정보를 비교적 안정적으로 알고 있는지 보여 주는 기준입니다. 웹 검색, RAG, 컨텍스트 윈도우와의 차이까지 초보자 눈높이로 정리했습니다.
신경망(Neural Network)이란? AI가 패턴을 배우는 기본 구조
신경망은 입력 데이터를 여러 층의 계산 단위로 통과시키며 패턴을 학습하는 AI 모델 구조입니다. 딥러닝, 트랜스포머, 파라미터와의 차이까지 초보자 눈높이로 정리했습니다.
모델 레지스트리(Model Registry)란? AI 모델 버전과 배포 상태를 관리하는 저장소
모델 레지스트리는 AI 모델의 버전, 메타데이터, 승인 상태, 배포 이력을 관리하는 중앙 저장소입니다. 모델 카드, 모델 허브, 실험 추적, 배포 파이프라인과의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
데이터 최소화(Data Minimization)란? AI에 필요한 정보만 쓰는 개인정보 원칙
데이터 최소화는 AI를 쓸 때 목적 달성에 꼭 필요한 개인정보와 민감정보만 입력, 수집, 보관하는 개인정보 보호 원칙입니다. PII, 익명화, 데이터 삭제, 최소 권한 원칙과의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
지식 증류(Knowledge Distillation)란? 큰 AI 모델의 지식을 작은 모델로 옮기는 방법
지식 증류는 큰 교사 모델의 출력 방식과 판단 패턴을 작은 학생 모델이 배우도록 훈련하는 AI 모델 경량화 방법입니다. 양자화, 파인튜닝, 모델 압축과의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
제로샷 프롬프팅이란? 예시 없이 AI에게 바로 지시하는 방법
제로샷 프롬프팅은 예시를 보여 주지 않고 지시만으로 AI에게 작업을 맡기는 방식입니다. 퓨샷, 원샷, 파인튜닝과의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
과적합(Overfitting)이란? AI가 학습 데이터를 외워버리는 문제
과적합은 AI 모델이 학습 데이터에는 잘 맞지만 새로운 데이터에는 약해지는 문제입니다. 일반화, 과소적합, 정규화와의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
