LLM
Large Language Model
방대한 텍스트 데이터를 사전 학습하여 인간과 유사하게 언어를 이해하고 생성하는 딥러닝 신경망 모델
AI 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 언어 단위(단어 글자 서브워드 조각)입니다. 정의와 상세 설명을 통해 기술적 원리를 이해하고, 비즈니스에 미치는 영향과 실무 적용 방법, 구현 시 고려할 주의사항을 관련 용어와 함께 확인하세요.
Token
토큰은 LLM이 텍스트를 처리하는 최소 단위로, 영어는 대략 단어 하나가 1~1.5토큰이지만 한글은 음절 단위로 더 잘게 쪼개지는 경향이 있어 같은 분량의 글이라도 영어보다 토큰을 더 많이 소모하는 비효율이 있다. API 요금은 대부분 입력·출력 토큰 수에 비례해 과금되므로, 한국어 서비스를 운영할 때는 이 토큰 비효율을 감안한 비용 설계가 필요하다. 컨텍스트 윈도우의 한도 역시 토큰 단위로 정해지기 때문에, 같은 창 크기라도 한국어 문서는 영어 문서보다 실질적으로 담을 수 있는 분량이 더 적다는 점을 실무에서 유의해야 한다.
API 비용 계산 컨텍스트 윈도우 한도 모델 처리 속도를 결정하는 기본 단위
한글은 영문 대비 토큰 소모량이 많으므로 마크다운 요약이나 효율적 토크나이저 활용
Large Language Model
방대한 텍스트 데이터를 사전 학습하여 인간과 유사하게 언어를 이해하고 생성하는 딥러닝 신경망 모델
Context Window
언어 모델이 한 번의 요청과 응답 처리 과정에서 동시에 기억하고 처리할 수 있는 최대 토큰 허용 한도
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
AI Visibility
ChatGPT Claude Perplexity 등 다양한 생성형 AI 플랫폼 답변에서 브랜드가 노출되는 빈도와 비중