AI 모델 (Model)
별칭: model · 모델 · foundation model · 기초 모델
데이터로 학습되어 입력을 받으면 예측·분류·생성 결과를 내는 AI의 핵심 엔진.
모델은 AI 서비스의 엔진에 가깝다. ChatGPT라는 앱 뒤에는 GPT 모델이 있고, Claude라는 서비스 뒤에는 Claude 모델이 있다. 사용자는 모델을 직접 만들 수도 있지만 보통은 이미 학습된 모델을 API나 앱으로 호출해 업무에 활용한다.
정의
AI 모델은 데이터로 학습되어 입력을 받으면 어떤 출력을 내도록 만들어진 계산 구조다. 문장을 넣으면 다음 문장을 생성하고, 이미지를 넣으면 물체를 분류하고, 숫자 데이터를 넣으면 예측값을 내는 식이다.
왜 중요한가
초심자는 “앱”과 “모델”을 자주 혼동한다. ChatGPT는 사용자가 접하는 서비스이고, GPT는 그 안에서 답변을 만드는 모델이다. 같은 앱에서도 모델 선택에 따라 속도, 비용, 품질, 컨텍스트 길이, 이미지 처리 가능 여부가 달라질 수 있다.
Semicolon에서의 의미
Semicolon에서는 모델을 업무 설계의 부품으로 본다. 중요한 작업에는 더 강한 모델을 쓰고, 단순 분류나 요약에는 가벼운 모델을 쓰며, 개인정보나 비용 제약이 있으면 온디바이스 AI나 내부 모델도 검토한다. 모델 자체보다 “어떤 업무에 어떤 모델을 어떤 검증 절차와 함께 붙일지”가 핵심이다.
예시
- LLM: 문서 읽기, 요약, 코드 생성, 질의응답
- 이미지 모델: 이미지 생성, 분류, OCR
- 예측 모델: 수요·매출·이탈 가능성 예측
주의할 점
모델은 학습 범위 밖의 사실을 모를 수 있고, 최신 정보도 자동으로 알지 못한다. 그래서 업무 시스템에서는 RAG, 도구 호출, 로그, 사람 검토를 함께 붙인다.