AI 모델의 속성을 잘 이해하면 어떤 상황에서 어떤 모델이 더 적합한지 판단할 때 많은 도움이 됩니다.
- LLM (Large Language Models) : 아주 많은 책과 웹사이트를 읽고 배운 초거대 뇌를 가진 AI, 예: ChatGPT 같은 AI가 대표적이고, 글쓰기, 번역, 대화, 퀴즈 풀기 등 거의 모든 걸 잘함.,
- LCM (Latent Concept Models): 말로는 표현되지 않은 숨어있는 의미나 패턴을 찾아내는 AI, 예: 사람들이 말은 안 했지만, 기분이 안 좋은 것 같다는 느낌을 데이터에서 찾아냄.,
- LAM (Language Action Models): 단순히 말만 하지 않고, 명령을 이해하고 직접 행동까지 하는 AI, 예: “날씨 알려줘”라고 말하면, 그걸 듣고 날씨를 찾아서 보여줘요. 그냥 말뿐 아니라 실행하는 똑똑한 AI!,
- MoE (Mixture of Experts): 여러 AI 전문가들이 모여 있고, 상황에 맞게 가장 잘하는 AI가 선택되어 문제를 해결하는 방식, 예: 수학 문제는 수학 전문가 AI가, 영어는 영어 전문가 AI가 대신 풀어줌,
- VLM (Vision-Language Models): 사진(영상)도 이해하고, 글도 이해하는 AI. 두 가지를 동시에 잘함, 예: “이 사진 속에 고양이 어디 있어?”라고 물으면, 글도 읽고 그림도 봐서 정확히 설명해줌,
- SLM (Small Language Models): 똑똑하면서도 작고 가벼운 AI, 예: 스마트폰이나 자동차 안에 들어가서 빠르고 안전하게 작동할 수 있어요. 작지만 똑똑한 AI!,
- MLM (Masked Language Models): 문장에서 빠진 단어를 맞히는 AI, 예: “나는 어제 __을 먹었어”라고 하면, “피자”나 “밥” 같은 단어를 문맥을 보고 채워줘요. 이해력이 뛰어난 AI,
- SAM (Segment Anything Models): 사진 속에서 물체를 딱딱 정확히 구분해서 알려주는 AI, 예: 고양이 사진을 주면, 고양이만 딱 잘라서 보여줄 수 있어요. 그림에서 ‘이건 무엇’인지 정확히 짚어냄
