LLM 용어집: 주요 개념 및 정의

소개

대규모 언어 모델(LLM) 분야는 기술계 그 어느 영역보다 빠르게 변화합니다. 새로운 아키텍처, 새로운 도구, 새로운 추론 방식, 새로운 검색 시스템, 새로운 최적화 전략이 매달 등장하며, 각각은 또 다른 용어 계층을 도입합니다.

마케팅 담당자, SEO 전문가, 디지털 전략가에게 도전은 단순히 LLM을 사용하는 것이 아니라 발견 자체를 형성하는 기술의 언어를 이해하는 데 있습니다.

이 용어집은 혼란을 가르는 길잡이입니다. 2025년에 중요한 핵심 개념을 정의하고, 실용적인 용어로 설명하며, AIO, GEO 및 AI 기반 검색의 미래와 연결합니다. 단순한 사전이 아닌 현대 AI 생태계를 형성하는 아이디어의 지도입니다.

LLM, 임베딩, 토큰, 훈련, 검색, 추론, 최적화와 관련된 모든 것에 대한 기초 참고 자료로 활용하십시오.

A–C: 핵심 개념

어텐션

트랜스포머 내부에서 모델이 문장의 위치와 상관없이 관련 부분에 집중할 수 있게 하는 메커니즘입니다. 이를 통해 LLM은 긴 시퀀스 전반에 걸친 문맥, 관계, 의미를 이해할 수 있습니다.

중요성: 어텐션은 모든 현대 LLM 지능의 중추입니다. 더 나은 어텐션 → 더 나은 추론 → 더 정확한 인용.

AI 최적화(AIO)

AI 시스템이 콘텐츠를 정확히 이해, 검색, 검증, 인용할 수 있도록 구조화하는 방법.

중요성: AIO는 새로운 SEO입니다 — AI 개요, ChatGPT 검색, 퍼플렉시티에서의 가시성을 위한 기초입니다.

얼라인먼트

모델이 인간의 의도, 안전 기준, 플랫폼 목표와 일관되게 행동하도록 훈련하는 과정입니다.

포함 사항:

• RLHF

• SFT

• 헌법적 AI

• 선호도 모델링

중요성: 정렬된 모델은 더 예측 가능하고 유용한 답변을 제공하며 콘텐츠를 더 정확하게 평가합니다.

자동회귀 모델

이전 토큰의 영향을 받아 한 번에 하나의 토큰씩 출력을 생성하는 모델.

중요성: 명확성과 구조가 생성 품질을 향상시키는 이유를 설명합니다 — 모델은 의미를 순차적으로 구축합니다.

역전파(Backpropagation)

오차 기울기를 계산하여 모델 가중치를 조정하는 훈련 알고리즘입니다. 이는 LLM이 "학습"하는 방식입니다.

편향

편향되거나 불균형한 훈련 데이터의 영향으로 모델 출력에 나타나는 패턴.

중요성: 편향은 AI 생성 답변에서 브랜드나 주제가 어떻게 표현되거나 누락되는지에 영향을 미칠 수 있습니다.

사슬형 사고(CoT)

모델이 최종 답변으로 바로 도달하지 않고 문제를 단계별로 분해하는 추론 기법.

중요성: 고도화된 모델(GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0)은 내부 사고 연쇄를 활용해 심층적인 추론을 수행합니다.

인용 출처 (AI 검색에서)

AI 시스템이 생성된 답변 하단에 포함하는 출처 정보. 생성형 검색에서의 '포지션 제로'에 해당합니다.

중요성: 인용되는것이가시성의 새로운 지표입니다.

컨텍스트 윈도우

LLM이 한 번의 상호작용에서 처리할 수 있는 텍스트 양.

범위:

• 32k (구형 모델)

• 200k–2M (최신 모델)

• 프론티어 아키텍처에서 1천만 개 이상의 토큰

중요성: 큰 창은 모델이 웹사이트나 문서를 한 번에 분석할 수 있게 하여 AIO에 필수적입니다.

D–H: 메커니즘과 모델

디코더 전용 트랜스포머

GPT 모델의 기반 아키텍처. 생성 및 추론에 특화되어 있습니다.

임베딩

의미를 수학적으로 표현한 것. 단어, 문장, 문서, 심지어 브랜드까지 벡터로 변환됩니다.

중요성: 임베딩은 AI가 콘텐츠를 이해하는 방식과 생성된 답변에 브랜드가 노출되는지 여부를 결정합니다.

임베딩 공간 / 벡터 공간

임베딩이 존재하는 다차원적 "지도". 유사한 개념들은 함께 군집화됩니다.

중요성: 이것이 대규모 언어 모델(LLM)의 진정한 순위 시스템입니다.

엔티티

기계가 인식 가능한 안정적인 개념으로 예시:

• 랭크트래커

• 키워드 파인더

• SEO 플랫폼

• ChatGPT

• Google 검색

중요성: LLM은 키워드 매칭보다 엔티티 관계에 훨씬 더 의존합니다.

소량 학습 / 제로샷 학습

최소한의 예시(소량 학습) 또는 예시 없이(제로샷) 작업을 수행하는 모델의 능력.

파인 튜닝

기본 모델에 추가 훈련을 적용하여 특정 도메인이나 행동에 특화시키는 과정.

생성형 엔진 최적화(GEO)

AI가 생성한 답변을 위한 최적화. LLM 기반 검색 시스템에서 신뢰할 수 있는 인용 출처가 되는 데 중점을 둠.

GPU / TPU

대규모 LLM 훈련에 사용되는 특수 프로세서.

환각

LLM이 부정확하거나 근거 없는, 또는 허위 정보를 생성할 때 발생하는 현상.

중요성: 모델이 더 나은 훈련 데이터, 더 나은 임베딩, 더 강력한 검색 능력을 확보할수록 환각 현상은 감소합니다.

I–L: 훈련, 해석 및 언어

추론

훈련 완료 후 LLM이 출력을 생성하는 과정.

지시 튜닝

모델이 사용자 지시를 안정적으로 따르도록 훈련하는 과정.

이를 통해 LLM이 "도움이 되는" 느낌을 줍니다.

지식 커트오프

모델이 훈련 데이터를 보유하지 않는 날짜 이후의 시점. 검색 강화 시스템은 이 한계를 부분적으로 우회합니다.

지식 그래프

엔티티와 그 관계에 대한 구조화된 표현. Google 검색과 현대 LLM은 이해의 기반을 마련하기 위해 이러한 그래프를 사용합니다.

대규모 언어 모델(LLM)

언어를 추론, 생성 및 이해하기 위해 대규모 데이터셋으로 훈련된 트랜스포머 기반 신경망.

LoRA (저순위 적응)

모든 매개변수를 수정하지 않고도 모델을 효율적으로 미세 조정하는 방법.

M–Q: 모델 행동 및 시스템

전문가 혼합(MoE)

여러 "전문가" 신경망 하위 모델이 각기 다른 작업을 처리하고, 라우팅 네트워크가 활성화할 전문가를 선택하는 아키텍처입니다.

중요성: MoE 모델(GPT-5, Gemini Ultra)은 대규모에서 훨씬 더 효율적이고 능력이 뛰어납니다.

모델 정렬

"정렬" 참조 — 안전성과 의도 일치에 중점을 둠.

모델 가중치

훈련 과정에서 학습된 수치적 매개변수. 이들이 모델의 행동을 정의합니다.

다중 모달 모델

다양한 유형의 입력을 수용하는 모델:

• 텍스트

• 이미지

• 오디오

• 동영상

• PDF

• 코드

중요성: 다중 모달 LLM(GPT-5, Gemini, Claude 3.5)은웹페이지 전체를 종합적으로 해석할 수 있습니다.

자연어 이해(NLU)

모델이 의미, 문맥, 의도를 해석하는 능력.

신경망

패턴 학습을 위해 상호 연결된 노드(뉴런)로 구성된 계층적 시스템.

온톨로지

도메인 내 개념과 범주를 구조화하여 표현한 것.

매개 변수 수

모델에서 학습된 가중치의 수.

중요성: 매개변수가 많을수록 → 표현 능력이 높아지지만, 항상 성능이 향상되는 것은 아님.

위치 인코딩

문장 내 단어 순서를 모델이 인식할 수 있도록 토큰에 추가되는 정보.

프롬프트 엔지니어링

LLM으로부터 원하는 출력을 유도하기 위해 입력을 설계하는 기술.

R–T: 검색, 추론 및 훈련 역학

RAG (검색 강화 생성)

LLM이 답변을 생성하기 전에 외부 문서를 검색하는 시스템.

중요성: RAG는 환각 현상을 획기적으로 줄이고 AI 검색(ChatGPT Search, Perplexity, Gemini)을 강화합니다.

추론 엔진

LLM이 다단계 분석을 수행할 수 있게 하는 내부 메커니즘.

차세대 LLM(GPT-5, Claude 3.5)에는 다음이 포함됩니다:

• 생각의 사슬

• 도구 사용

• 계획

• 자기 성찰

인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)

사람들이 모델 출력물을 평가하여 행동을 유도하는 훈련 과정.

재순위 지정

문서의 품질과 관련성을 기준으로 재정렬하는 검색 프로세스.

AI 검색 시스템은 인용 출처를 선택하기 위해 재순위를 활용합니다.

의미적 검색

키워드 대신 임베딩을 기반으로 하는 검색.

셀프 어텐션

모델이 문장 내 서로 다른 단어들의 상대적 중요도를 가중치로 부여할 수 있게 하는 메커니즘.

소프트맥스

로짓 값을 확률로 변환하는 데 사용되는 수학적 함수.

지도 학습 미세 조정(SFT)

선별된 양호한 행동 사례를 통해 모델을 수동으로 훈련하는 과정.

토큰

LLM이 처리하는 텍스트의 가장 작은 단위. 다음과 같을 수 있음:

• 전체 단어

• 부분 단어

• 구두점

• 기호

토큰화

텍스트를 토큰으로 분할하는 과정.

트랜스포머

현대 LLM의 기반이 되는 신경망 아키텍처.

U–Z: 고급 개념 및 신흥 동향

벡터 데이터베이스

임베딩 저장 및 검색에 최적화된 데이터베이스. RAG 시스템에서 많이 사용됩니다.

벡터 유사도

벡터 공간에서 두 임베딩이 얼마나 가까운지를 측정하는 지표.

중요성: 인용문 선택과 의미적 매칭 모두 유사성에 의존합니다.

가중치 연결

레이어 간 가중치를 공유하여 매개변수 수를 줄이는 기법.

제로샷 일반화

모델이 특별히 훈련받지 않은 작업을 올바르게 수행하는 능력.

제로샷 검색

사전 예시 없이도 AI 시스템이 올바른 문서를 검색해내는 경우.

이 용어집이 AIO, SEO 및 AI 탐색에 중요한 이유

검색 엔진 → AI 엔진으로의 전환은 다음을 의미합니다:

• 발견은 이제 의미론적입니다

• 순위 → 인용

• 키워드 → 엔티티

• 페이지 요소 → 벡터 요소

• SEO → AIO/GEO

이러한 용어 이해의 중요성:

• AIO 전략 개선

• 엔티티 최적화 강화

• AI 모델이 브랜드를 해석하는 방식을 명확히 함

• AI 환각 현상 진단 지원

• 더 나은 콘텐츠 클러스터 구축

• 랭크트래커 도구 사용법 안내

• 마케팅의 미래 대비

LLM의 언어를 더 잘 이해할수록, 그 내부에서 가시성을 확보하는 방법을 더 잘 이해할 수 있기 때문입니다.

이 용어집은 여러분의 기준점이 될 것입니다 — 새로운 AI 기반 발견 생태계의 사전입니다.