LLM
Large Language Model
방대한 텍스트 데이터를 사전 학습하여 인간과 유사하게 언어를 이해하고 생성하는 딥러닝 신경망 모델
사전 학습된 언어 모델이 학습 데이터를 수집하고 학습을 완료한 기준 시점입니다. 정의와 상세 설명을 통해 기술적 원리를 이해하고, 비즈니스에 미치는 영향과 실무 적용 방법, 구현 시 고려할 주의사항을 관련 용어와 함께 확인하세요. 관련 개념도 함께 살펴보세요.
Knowledge Cutoff
지식 컷오프는 LLM이 학습에 사용한 데이터 수집이 종료된 시점을 뜻하며, 이 시점 이후에 일어난 사건이나 발표된 통계는 모델이 자체적으로 알지 못해 질문을 받으면 추측하거나 오래된 정보를 사실처럼 답하는 할루시네이션이 발생할 수 있다. 각 AI 서비스는 모델 자체의 지식 컷오프와 별개로, 실시간 웹 검색(RAG) 기능을 결합해 최신 정보 부족 문제를 보완하고 있다. 콘텐츠 제작자 입장에서는 최신 뉴스나 통계를 다룰 때 발행일과 기준 연도를 본문에 명확히 표기해, AI가 정보의 시점을 오인하지 않도록 돕는 것이 중요하다.
컷오프 이후의 최신 정보는 모델 자체 지식에 없으므로 웹 검색(RAG)이 필수적임
최신 뉴스나 통계를 다룰 때는 명확한 발행일과 연도를 본문에 명시
Large Language Model
방대한 텍스트 데이터를 사전 학습하여 인간과 유사하게 언어를 이해하고 생성하는 딥러닝 신경망 모델
Retrieval-Augmented Generation
외부 문서 저장소나 웹에서 최신 자료를 검색한 후 이를 LLM 프롬프트에 주입해 정확한 답변을 생성하는 기법
Hallucination
AI 언어 모델이 사실이 아닌 거짓 정보나 출처를 마치 사실인 것처럼 그럴듯하게 지어내는 환각 현상
Answer Engine Optimization
AI 검색이나 음성 비서가 직접 생성하는 단일 정답에 브랜드와 콘텐츠가 인용되도록 최적화하는 전략
AI Mode
기존 검색 목록 중심 UI에서 대화형 AI 답변 및 탐색 모드로 전환하여 동작하는 검색 엔진 모드
AI Overviews
구글 검색 최상단에서 여러 웹 소스를 종합하여 생성형 AI가 직접 요약 답변과 출처 링크를 제공하는 기능