데이터 전문가 쫓아가기

MCP(Model Context Protocol)

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“MCP는 AI에게 ‘외부 도구와 데이터 쓰는 법’을 표준으로 가르치는 규칙이다.”MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가?AI 모델과 외부 세계를 연결하는 공통 인터페이스 규약1. MCP를 한 문장으로 설명하면MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 데이터·도구·서비스를 일관된 방식으로 불러와 사용할 수 있게 해주는 표준 규약이다.아주 쉽게 말하면, “AI가 외부 세계랑 대화하는 공식 규칙”이다.2. 왜 MCP가 필요할까? (아주 쉽게)요즘 AI는 혼자만으로는 부족하다.파일 읽기DB 조회API 호출사내 시스템 연동👉 이런 것들은 모델 밖 세상에 있다.문제는,도구마다 연결 방식이 다르고서비스마다 규칙이 다르다는 것.MCP는 이..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“지식증류는 똑똑한 AI의 노하우를 작은 AI에게 전수하는 기술이다.”지식증류(Knowledge Distillation)란 무엇인가?큰 AI의 지식을 작은 AI로 옮기는 학습 방법1. 지식증류를 한 문장으로 설명하면지식증류는 성능이 좋은 큰 모델(교사 모델)의 판단 방식을 작은 모델(학생 모델)이 따라 배우도록 만드는 학습 기법이다.아주 쉽게 말하면, “잘하는 선배 AI가 후배 AI를 가르쳐주는 것”이다.2. 왜 지식증류가 필요할까? (아주 쉽게)요즘 AI 모델은크고무겁고비용이 많이 든다.하지만 실제 서비스에서는스마트폰로봇웹 서비스처럼 가볍고 빠른 AI가 필요하다.👉 이때 등장한 해법이 지식증류다.3. 지식증류의 핵심 구조🧠 교사 모델(Teacher)크고 똑똑한 모델정확하..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“GRPO는 ‘정답 하나’ 대신 ‘잘한 답들의 상대평가’로 AI를 키운다.”GRPO 강화학습이란 무엇인가?여러 결과를 서로 비교해 배우는 새로운 강화학습 방식1. GRPO를 한 문장으로 설명하면GRPO(Group Relative Policy Optimization)는 여러 출력 결과를 한 그룹으로 묶어, 서로 비교해가며 더 나은 행동을 학습하는 강화학습 방법이다.아주 쉽게 말하면, “절대 점수 대신, 누가 더 잘했는지를 보고 배우는 방식”이다.2. 왜 GRPO가 나왔을까? (아주 쉽게)기존 강화학습은 보통 이런 방식이다.하나의 행동 → 하나의 점수점수가 높으면 강화, 낮으면 약화하지만 현실에서는정답이 하나가 아니고점수 매기기도 어렵다.특히 언어모델(LLM)에서는👉 “이 답이..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“MoE는 AI 안에 ‘전문가 팀’을 만들어 필요한 사람만 부르는 구조다.”MoE(Mixture of Experts)란 무엇인가?여러 ‘전문가 모델’을 상황에 따라 골라 쓰는 AI 구조1. MoE를 한 문장으로 설명하면MoE는 하나의 거대한 모델 대신, 여러 전문가 모델을 두고 입력에 맞는 전문가만 선택해 사용하는 방식이다.아주 쉽게 말하면, “모든 일을 한 명이 하는 게 아니라, 잘하는 사람에게 맡기는 AI”다.2. 왜 MoE가 나왔을까? (아주 쉽게)AI 모델은 점점 커지고 있다.파라미터 수 폭증연산 비용 증가학습·추론 비용 부담이때 이런 질문이 나온다.👉 “모든 계산을 항상 다 해야 할까?”MoE의 답은 이거다.👉 “필요한 부분만 쓰자.”3. MoE의 핵심 구성 요소..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“LoRA는 거대한 AI를 ‘조금만 고쳐서’ 쓰는 방법이다.”LoRA란 무엇인가?대형 AI 모델을 가볍게 미세조정하는 기술1. LoRA를 한 문장으로 설명하면LoRA(Low-Rank Adaptation)는 대형 AI 모델의 모든 파라미터를 다시 학습하지 않고, 일부만 추가해서 성능을 조정하는 방법이다.아주 쉽게 말하면, “본체는 그대로 두고, 작은 보조 부품만 붙여서 성격을 바꾸는 기술”이다.2. 왜 LoRA가 등장했을까? (아주 쉽게)요즘 AI 모델은 너무 크다.파라미터 수 수십억학습 비용 매우 큼개인이나 소규모 팀이 다루기 어려움기존 방식(전체 파인튜닝)은 돈·시간·GPU가 너무 많이 든다.LoRA는 이 문제를 이렇게 푼다.👉 “중요한 부분만 살짝 조정하자.”3. LoR..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“벡터DB는 텍스트·이미지 등 의미를 수치로 바꿔 ‘비슷한 것 끼리 찾는’ AI용 검색 엔진이다.”벡터DB(Vector Database)란?AI 시대에 꼭 필요한 ‘의미 중심 검색’ 저장소1. 벡터DB를 한 문장으로벡터DB는 데이터를 숫자의 벡터로 바꿔 저장하고, 비슷한 데이터를 빠르게 찾아주는 데이터베이스다.2. 왜 ‘벡터’로 저장하나?텍스트/이미지/오디오 같은 비구조화 데이터는 단어·픽셀 같은 고유 형태만으로는 의미를 비교하기 어렵다.그래서 AI가 이해할 수 있도록 숫자의 리스트(벡터)로 변환한다.벡터는의미를 담는 숫자 묶음각 차원이 특징 하나를 의미👉 비슷한 의미일수록 벡터 간 거리가 가까워진다.3. 벡터DB와 전통 DB의 차이요소전통 DB벡터DB저장 방식테이블(열·행..

😎 한 줄 요약(잘난 척용)“프론티어 모델은 지금 인공지능 기술의 ‘최전선’에 있는 모델이다.”프론티어 모델(Frontier Model)이란 무엇인가?현재 시점에서 가장 앞서 있는 인공지능 모델1. 프론티어 모델을 한 문장으로 설명하면프론티어 모델은 성능·규모·능력 면에서 현재 기준 가장 앞서 있는 인공지능 모델이다.아주 쉽게 말하면, “지금 시점에서 AI가 어디까지 왔는지 보여주는 대표 선수”다.2. 왜 ‘프론티어(Frontier)’라고 부를까?프론티어(frontier)는 개척지, 최전선, 경계선이라는 뜻이다.즉,아직 완전히 정리되지 않았고계속 확장 중이며다음 단계로 넘어가기 직전의 영역👉 AI 기술의 최전선이라는 의미로 쓰인다.3. 프론티어 모델의 특징 (쉽게)1️⃣ 크고, 학습량이 많다매우 많은..