GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발(2판)

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GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발(2판)

C.1

주요 용어

이 책에서 소개된

GPT

-

4

와 챗

GPT

를 이해하는 데 필요한

AI

관련 주요 용어를 간결하게 정

리하겠습니다. 오픈

AI

라이브러리를 사용하는 데 필요한 기술 용어, 약어, 개념을 알아봅시다.

강화 학습

보상 신호를 최대화하도록 모델을 훈련하는 머신러닝 접근 방식입니다. 모델은 피드백을

바탕으로 학습하고 개선해 나갑니다.

검색 증강 생성(RAG)

생성형

AI

모델 출력의 정확도와 적합성을 높이기 위해 정보 검색과

LLM

의 능력을 결합

하는 접근입니다.

RAG

를 결합하면,

AI

가 답변을 생성할 때 관련 정보를 제공된 자료나

지식에서 검색하고, 그 결과를 모델에 통합해 출력합니다.

가설적 문서 임베딩

Hypothetical Document Embeddings

(HyDE)

벡터 검색의 정확도를 높이기 위해 사용되는 방법으로,

LLM

으로 가상의 문서를 생성하고,

이를 임베딩해 활용하는 방식입니다.

근사 최근접 이웃(ANN)

데이터셋에서 가까운 점들을 빠르게 찾는 방법입니다. 최근접 이웃

k

-

nearest

neighbor

(

KNN

)

방식과 달리 항상 가장 가까운 점을 정확하게 선택하지는 않지만, 충분히 가까운 점들을

찾으므로 대규모 데이터셋에 적합합니다.

거대 언어 모델(LLM)

대규모의 매개변수를 가진 언어 모델로, 방대한 텍스트로 훈련했습니다.

GPT

같은

LLM

은 사람과 유사한 텍스트를 생성하고, 복잡한 컨텍스트를 처리하며, 어려운 질문에 답할

수 있습니다.

매개변수

거대 언어 모델과