METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)는 기계번역(Machine Translation)과 자연어 생성(Text Generation) 과제를 평가하기 위해 개발된 자동 평가 지표입니다. 기존 BLEU 지표의 한계를 보완하여, 유의어, 어간, 어순 등을 고려해 보다 인간 평가에 가까운 결과를 제공합니다.   주요 특징:...

Manus는 중국 스타트업 Monica가 개발한 에이전틱 AI 시스템으로, 기존 챗봇이나 대형 언어 모델(LLM)이 요구하는 세부 프롬프트 없이도다중 모델을 스스로 조율해 복잡한 다단계 작업을 자율 수행할 수 있는 시스템입니다. 2025년 초 출시되며 중국의 기업용 AI 에이전트 분야 진출을 알린 주요 사례로...

Machine Learning(머신러닝)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터로부터 학습하여 명시적인 프로그래밍 없이 패턴을 찾고, 예측하거나 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 기술입니다.입력 데이터를 통계적으로 처리해 모델을 구축하며, 경험을 통해 점진적으로 성능을 개선합니다.   주요 특징:   • 데이터 기반 학습모델이 학습과 예측을 위해...

LSTM(Long Short-Term Memory)은 순차 데이터를 학습하기 위해 고안된 순환 신경망(RNN)의 일종으로, 기존 RNN에서 발생하는 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 1997년에 제안된 모델입니다. 특히 긴 시퀀스 안에서 발생하는 장기 의존성(long-range dependencies) 학습에 효과적이며, 시간, 언어, 음성 등 순서가 중요한 데이터 처리에...

LLMOps는 대형 언어 모델(LLM)을 배포, 모니터링, 최적화, 유지 관리하기 위한 도구, 실천 방법, 워크플로우를 의미합니다. 기존 MLOps 개념을 확장해 LLM 특유의 규모, 복잡성, 높은 연산 자원 요구에 대응하도록 설계된 관리 체계입니다.   주요 특징:   • 배포 관리LLM을 안정적으로 배포하고...

LLM Safety는 대형 언어 모델(LLM)이 책임감 있고 윤리적으로 작동하며, 사용자에게 해를 끼치지 않도록 관리하는 모든 실천과 방법론을 의미합니다.사회적 가치와 윤리에 부합하도록 LLM을 조정하고, 편향과 위험 요소를 최소화해 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.   주요 특징:  ...

LLM Observability는 대형 언어 모델(LLM)의 행동, 성능, 의사결정 과정을 깊이 있게 관찰하고 분석하는 활동입니다.모델이 특정 결과를 출력하게 되는 원인과 내부 동작을 이해할 수 있도록 하여, 개발자가 문제를 조기에 발견하고 성능을 최적화하며, 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다....

LLM Monitoring은 대형 언어 모델(LLM)이 실제 서비스 환경에서 동작할 때 성능, 동작, 출력 품질을 지속적으로 추적하는 과정입니다.모델이 신뢰성과 일관성을 유지하도록 관리하며, 성능 저하나 편향, 환각(허위 생성) 같은 문제를 빠르게 감지해 대응할 수 있도록 합니다.   주요 특징:   • 실시간...

LLM Evaluation은 대형 언어 모델(LLM)의 성능, 신뢰성, 목표 정렬 정도를 체계적으로 평가하는 과정입니다.모델의 출력 품질을 측정하고 한계를 파악하며, 개선 방향을 찾기 위해 다양한 평가 지표와 방법론이 활용됩니다.   주요 특징:   • 다차원 평가정확성, 문장 유창성, 논리성, 문맥 적합성 등...

LLM Agent는 대형 언어 모델(LLM)의 생성 능력을 활용해 특정 작업을 자율적으로 수행하도록 설계된 인공지능 응용 시스템입니다.LLM의 언어 처리 능력에 논리, 메모리, 외부 데이터 연결을 결합해 지능형 비서처럼 복잡한 작업을 수행하고, 실시간으로 정보를 검색하거나 사용자 입력에 맞춰 동작할 수 있습니다.  ...