학습 (Training)
별칭: training · 모델 학습 · 훈련
AI 모델이 데이터에서 패턴을 배우도록 파라미터를 조정하는 과정.
학습은 AI 모델을 만드는 단계다. 많은 예시 데이터를 보고 오답을 줄이는 방향으로 내부 값을 조정한다. 일반 사용자가 ChatGPT에 질문하는 것은 학습이 아니라 추론에 가깝다. 둘을 구분하면 “내가 입력한 내용이 바로 모델에 학습되는가” 같은 질문을 더 정확히 이해할 수 있다.
정의
학습(Training)은 AI 모델이 데이터의 패턴을 배우도록 내부 파라미터를 조정하는 과정이다. 모델은 예시 입력과 기대 출력, 또는 대량의 비지도 데이터에서 반복적으로 오류를 줄이는 방향으로 바뀐다.
왜 중요한가
초심자는 “AI에게 물어본다”와 “AI를 학습시킨다”를 섞어서 말하기 쉽다. ChatGPT나 Claude에 프롬프트를 입력해 답을 받는 것은 보통 추론(inference)이다. 반면 모델 자체의 능력을 바꾸기 위해 데이터를 넣고 훈련하는 것은 학습이다. 일부 서비스는 대화 내용을 품질 개선에 사용할 수 있으므로, 약관과 데이터 설정을 확인해야 한다.
Semicolon에서의 의미
Semicolon의 실무 강의에서는 대부분 직접 모델을 학습시키기보다, 이미 학습된 모델을 좋은 프롬프트·RAG·워크플로우와 결합한다. 빠른 업무 적용에는 새 모델 학습보다 현재 모델을 올바르게 사용하는 설계가 더 현실적인 경우가 많다.
주의할 점
학습에는 데이터 품질, 비용, 시간, 평가 기준이 필요하다. 내부 문서나 고객 데이터를 모델 학습에 쓰려면 법적 권한과 보안 정책도 확인해야 한다.