데이터 라벨링이란? AI가 배울 정답표를 만드는 과정
데이터 라벨링은 이미지, 문장, 음성, 영상 같은 원자료에 AI가 배울 수 있는 정답이나 의미 정보를 붙이는 데이터 준비 과정입니다.
시스템 프롬프트란? AI 답변을 움직이는 숨은 지시문 뜻과 예시
시스템 프롬프트는 AI가 사용자 질문에 답하기 전에 먼저 따라야 하는 상위 지시문으로, 역할과 말투, 형식, 안전 경계를 정합니다.
Temperature란? AI 답변의 무작위성 조절값 뜻과 쉬운 예시
Temperature는 AI가 답변을 생성할 때 얼마나 안정적으로 또는 다양하게 다음 토큰을 고를지 조절하는 생성 설정값입니다.
프롬프트 인젝션이란? AI가 숨은 지시를 따라가는 보안 위험
프롬프트 인젝션은 AI가 사용자나 외부 자료 속 지시를 잘못 따라 원래 의도와 다른 답변이나 행동을 하게 만드는 공격입니다.
오픈소스 AI 모델이란? 오픈 웨이트와 차이까지 쉬운 정리
오픈소스 AI 모델은 누구나 사용, 연구, 수정, 공유할 수 있도록 필요한 구성 요소와 권한이 공개된 AI 모델입니다.
AI 평가(Evals)란? 모델 답변 품질을 확인하는 쉬운 기준
AI 평가(Evals)는 AI 모델이나 AI 앱의 답변이 미리 정한 기준을 얼마나 잘 만족하는지 테스트하는 과정입니다.
컨텍스트 윈도우란? AI가 한 번에 볼 수 있는 작업 공간 뜻과 예시
컨텍스트 윈도우는 AI가 답변을 만들 때 한 번에 참고할 수 있는 입력과 대화 기록의 최대 작업 공간입니다.
온디바이스 AI란? 내 기기에서 실행되는 AI 뜻과 예시
온디바이스 AI는 클라우드 서버가 아니라 스마트폰, PC, 태블릿 같은 사용자 기기 안에서 AI 기능을 실행하는 방식입니다.
레이트 리밋(Rate Limit)이란? AI API 사용량 제한 뜻과 쉬운 예시
레이트 리밋의 뜻, RPM·TPM·RPD 차이, AI API와 자동화에서 요청 제한에 대응하는 방법을 초보자 눈높이로 정리했습니다.
MCP란? AI 도구 연결 표준 뜻과 쉬운 예시
MCP의 뜻과 쉬운 예시를 초보자 눈높이로 정리했습니다. API, 플러그인, 도구 호출, RAG와의 차이와 보안 주의사항까지 함께 설명합니다.
