[AI 협업 용어정리 5편] 최신 AI 트렌드 키워드 – 이 말만 알면 회의에서 안 밀린다

 

알수없는 용어를 남발하는 AI Engineer

 

AI 엔지니어랑 회의하다 보면 갑자기 알 수 없는 용어들이 튀어나옵니다.
"이번엔 파인튜닝으로 갈까요?"
"프롬프트 엔지니어링으로 해결 가능할 것 같은데요."
"LLMOps 자동화 붙여야 할 것 같습니다."

어떤 분들은 조용히 고개 끄덕이지만 속으로는 뭐야 그게… 하고 있을 겁니다.
이제는 그럴 필요 없습니다. 오늘 싹 정리해 드립니다.

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파인튜닝(Fine-Tuning) = 모델에게 마지막 스킬 가르치기

파인튜닝은 이미 만들어진 **기성품 모델(Pretrained Model)**에
우리 회사 데이터를 조금 더 학습시켜 특화된 모델로 만드는 과정입니다.

비유하자면:

• 일반 요리학원 수료생 = 기성품 모델
• 우리 회사 전용 레시피 재교육 = 파인튜닝

예시:

• 일반 번역 모델 → 우리 회사 전문 용어(반도체, 금융, 의료) 추가 학습
• 일반 이미지 분류 모델 → 우리 제품 불량 사진 학습시켜 불량탐지 전문화

장점:

• 데이터 적게 써도 됨 (비용↓)
• 학습 시간 짧음
• 결과가 우리 회사 상황에 맞춤형

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프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) = 말 잘 걸기

ChatGPT 같은 LLM(Large Language Model)은 명령어(Prompt)에 따라 답변이 달라집니다.
프롬프트 엔지니어링은 모델이 원하는 답을 잘 내놓도록 질문을 디자인하는 기술입니다.

비유:

• 일반 질문: "요약해줘" → 너무 짧거나 중요한 내용 빠질 수 있음
• 잘 만든 질문: "이 글의 핵심 3가지를 불릿 포인트로 정리하고, 마지막에 인사이트 한 줄 추가해줘" → 깔끔한 결과

실무 팁:

• 보고서 요약, 메일 작성, 아이디어 브레인스토밍 등에서 적극 활용 가능
• 모델 학습 없이도 성능 개선 가능 → 빠르고 저렴

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LLMOps = 대규모 모델 운영 시스템

MLOps가 전통적인 머신러닝 모델의 배포/운영 체계라면,
LLMOps는 **거대 언어 모델(LLM)**을 효율적으로 관리하는 시스템입니다.

주요 기능:

• 프롬프트 관리 (버전별 테스트)
• 모델 응답 품질 모니터링
• 비용 모니터링 (토큰 사용량)
• 모델 교체 시 A/B 테스트

회의에서 LLMOps 이야기가 나오면
"이제 우리 회사도 ChatGPT 같은 LLM을 본격적으로 서비스에 붙이려는구나"라고 이해하면 됩니다.

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모델 경량화 & 최적화 (Quantization, Pruning)

모델이 너무 무거우면 서버 비용 폭발 + 속도 느려짐.
그래서 엔지니어들은 모델을 다이어트 시킵니다.

• 양자화(Quantization): 숫자를 32비트 → 8비트로 줄여 계산량 감소
• 프루닝(Pruning): 덜 중요한 뉴런/연결 삭제

결과:

• 속도 ↑
• 메모리 ↓
• 성능 거의 그대로 유지

→ 모바일 앱, 엣지 디바이스에서 모델 돌릴 때 필수

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협업 포인트

• 파인튜닝 제안이 나오면 → "필요한 데이터 양, 비용, 유지보수 계획" 물어보기
• 프롬프트 엔지니어링 제안 나오면 → "기존 시스템에 적용 가능 여부" 확인
• LLMOps 논의 나오면 → "모델 품질 모니터링 지표, 비용 관리 방법" 체크
• 모델 경량화 계획 나오면 → "성능 손실 없나? 응답 속도 얼마나 개선되나?" 확인

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오늘의 정리

• 파인튜닝: 우리 데이터로 맞춤형 모델 만들기
• 프롬프트 엔지니어링: 질문 잘 던져서 원하는 답 얻기
• LLMOps: LLM 서비스 운영·모니터링 체계
• 모델 경량화: 속도 개선 + 비용 절감

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다음 편 예고

다음 편에서는 AI 프로젝트의 ROI(투자 대비 효과)를 다룰 거예요.
비용, 인프라, 인력, 데이터 투자 vs 실제 비즈니스 효과를
어떻게 계산하고 보고해야 하는지, PM·기획자가 반드시 챙겨야 할 포인트를 정리합니다.

 

https://machineindeep.tistory.com/96

[AI 협업 용어정리 6편] AI 프로젝트 ROI – 돈 되는 AI, 안 되는 AI 구별법