용어집

Context window

"Context window"는 언어 모델이 새로운 텍스트를 생성할 때 참고할 수 있는 텍스트의 양을 의미합니다. 이는 언어 모델이 학습한 대규모 데이터 코퍼스와는 다르며, 대신 모델의 "작업 메모리"를 나타냅니다. 더 큰 context window는 모델이 더 복잡하고 긴 프롬프트를 이해하고 응답할 수 있게 하며, 더 작은 context window는 모델의 긴 프롬프트 처리 능력이나 확장된 대화에서의 일관성 유지를 제한할 수 있습니다.

Context window를 이해하는 방법에 대한 자세한 내용은 가이드를 참조하세요.

Fine-tuning

Fine-tuning은 추가 데이터를 사용하여 사전 학습된 언어 모델을 추가로 학습하는 과정입니다. 이로 인해 모델은 fine-tuning 데이터셋의 패턴과 특성을 나타내고 모방하기 시작합니다. Claude는 기본 언어 모델이 아니며, 이미 도움이 되는 어시스턴트가 되도록 fine-tuning되었습니다. 현재 당사 API는 fine-tuning을 제공하지 않지만, 이 옵션을 탐색하는 데 관심이 있으시면 Anthropic 담당자에게 문의해 주시기 바랍니다. Fine-tuning은 언어 모델을 특정 도메인, 작업 또는 작문 스타일에 맞추는 데 유용할 수 있지만, fine-tuning 데이터와 모델의 성능 및 편향에 미치는 잠재적 영향을 신중하게 고려해야 합니다.

HHH

이 세 개의 H는 Claude가 사회에 도움이 되도록 보장하기 위한 Anthropic의 목표를 나타냅니다:

• 도움이 되는(helpful) AI는 최선을 다해 주어진 작업을 수행하거나 질문에 답변하며, 관련성 있고 유용한 정보를 제공합니다.
• 정직한(honest) AI는 정확한 정보를 제공하며, 환각이나 거짓 정보를 만들어내지 않습니다. 적절할 때 자신의 한계와 불확실성을 인정합니다.
• 해롭지 않은(harmless) AI는 모욕적이거나 차별적이지 않으며, 위험하거나 비윤리적인 행위를 돕도록 요청받을 때 정중하게 거절하고 그 이유를 설명합니다.

Latency

생성형 AI 및 대규모 언어 모델의 맥락에서 latency는 모델이 주어진 프롬프트에 응답하는 데 걸리는 시간을 의미합니다. 프롬프트를 제출한 후 생성된 출력을 받을 때까지의 지연입니다. 낮은 latency는 더 빠른 응답 시간을 나타내며, 이는 실시간 애플리케이션, 챗봇 및 대화형 경험에 매우 중요합니다. Latency에 영향을 미칠 수 있는 요소에는 모델 크기, 하드웨어 기능, 네트워크 조건, 프롬프트의 복잡성 및 생성된 응답이 포함됩니다.

LLM

대규모 언어 모델(LLM)은 많은 매개변수를 가진 AI 언어 모델로, 다양하고 놀랍도록 유용한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습되며 인간과 유사한 텍스트를 생성하고, 질문에 답변하고, 정보를 요약할 수 있습니다. Claude는 대규모 언어 모델을 기반으로 한 대화형 어시스턴트로, RLHF를 사용하여 fine-tuning되고 학습되어 더욱 도움이 되고, 정직하고, 해롭지 않도록 만들어졌습니다.

MCP (Model Context Protocol)

Model Context Protocol(MCP)은 애플리케이션이 LLM에 context를 제공하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트와 같이, MCP는 AI 모델을 다양한 데이터 소스 및 도구에 연결하는 통합된 방식을 제공합니다. MCP는 AI 시스템이 상호작용 전반에 걸쳐 일관된 context를 유지하고 표준화된 방식으로 외부 리소스에 접근할 수 있게 합니다. 자세한 내용은 MCP 문서를 참조하세요.

MCP connector

MCP connector는 API 사용자가 MCP 클라이언트를 구축하지 않고도 Messages API에서 직접 MCP 서버에 연결할 수 있게 해주는 기능입니다. 이를 통해 Claude API를 통해 MCP 호환 도구 및 서비스와 원활하게 통합할 수 있습니다. MCP connector는 도구 호출과 같은 기능을 지원하며 베타 버전으로 제공됩니다. 자세한 내용은 MCP connector 문서를 참조하세요.

Pretraining

Pretraining은 대규모의 레이블이 없는 텍스트 코퍼스에서 언어 모델을 학습하는 초기 과정입니다. Claude의 경우, 자동회귀 언어 모델(Claude의 기본 모델과 같은)은 문서의 이전 텍스트 context가 주어졌을 때 다음 단어를 예측하도록 사전 학습됩니다. 이러한 사전 학습된 모델은 본질적으로 질문에 답변하거나 지시를 따르는 데 능숙하지 않으며, 종종 원하는 동작을 유도하기 위해 프롬프트 엔지니어링에 깊은 기술이 필요합니다. Fine-tuning과 RLHF는 이러한 사전 학습된 모델을 개선하여 다양한 작업에 더욱 유용하게 만드는 데 사용됩니다.

RAG (Retrieval augmented generation)

Retrieval augmented generation(RAG)은 정보 검색을 언어 모델 생성과 결합하여 생성된 텍스트의 정확성과 관련성을 개선하고 모델의 응답을 증거에 더 잘 기반하게 하는 기법입니다. RAG에서는 언어 모델이 context window에 전달되는 외부 지식 기반 또는 문서 집합으로 보강됩니다. 데이터는 쿼리가 모델로 전송될 때 런타임에 검색되지만, 모델 자체가 반드시 데이터를 검색하지는 않습니다(도구 사용 및 검색 함수를 통해 검색할 수 있음). 텍스트를 생성할 때, 입력 프롬프트를 기반으로 지식 기반에서 관련 정보를 먼저 검색한 후 원래 쿼리와 함께 모델에 전달합니다. 모델은 이 정보를 사용하여 생성하는 출력을 안내합니다. 이를 통해 모델은 학습 데이터를 넘어서는 정보에 접근하고 활용할 수 있으며, 암기에 대한 의존성을 줄이고 생성된 텍스트의 사실적 정확성을 개선합니다. RAG는 최신 정보, 도메인별 지식 또는 출처의 명시적 인용이 필요한 작업에 특히 유용할 수 있습니다. 그러나 RAG의 효과는 외부 지식 기반의 품질과 관련성, 그리고 런타임에 검색되는 지식에 따라 달라집니다.

RLHF

Reinforcement Learning from Human Feedback(RLHF)는 사전 학습된 언어 모델을 인간의 선호도와 일치하는 방식으로 동작하도록 학습하는 데 사용되는 기법입니다. 여기에는 모델이 지시를 더 효과적으로 따르도록 돕거나 챗봇처럼 더 잘 작동하도록 하는 것이 포함될 수 있습니다. 인간 피드백은 두 개 이상의 예제 텍스트 집합을 순위 매기는 것으로 구성되며, 강화 학습 프로세스는 모델이 더 높은 순위의 텍스트와 유사한 출력을 선호하도록 장려합니다. Claude는 RLHF를 사용하여 학습되어 더욱 도움이 되는 어시스턴트가 되었습니다. 자세한 내용은 Anthropic의 논문을 읽을 수 있습니다.

Temperature

Temperature는 텍스트 생성 중 모델의 예측의 무작위성을 제어하는 매개변수입니다. 높은 temperature는 더 창의적이고 다양한 출력을 초래하며, 표현의 여러 변형을 허용하고, 소설의 경우 답변의 변형도 허용합니다. 낮은 temperature는 가장 가능성 높은 표현과 답변에 고집하는 더 보수적이고 결정론적인 출력을 초래합니다. Temperature를 조정하면 사용자가 언어 모델이 가장 가능성 높은 예측만 선택하기보다는 드물고, 흔하지 않거나 놀라운 단어 선택과 시퀀스를 탐색하도록 장려할 수 있습니다.

사용자는 API에서 비결정론적 동작을 경험할 수 있습니다. Temperature가 0으로 설정되어 있어도 결과는 완전히 결정론적이지 않으며 동일한 입력이 API 호출 전반에 걸쳐 다른 출력을 생성할 수 있습니다. 이는 Anthropic의 자체 추론 서비스와 제3자 클라우드 제공자를 통한 추론 모두에 적용됩니다.

TTFT (Time to first token)

Time to First Token(TTFT)은 언어 모델이 프롬프트를 받은 후 출력의 첫 번째 토큰을 생성하는 데 걸리는 시간을 측정하는 성능 메트릭입니다. 이는 모델의 반응성을 나타내는 중요한 지표이며, 사용자가 빠른 초기 피드백을 기대하는 대화형 애플리케이션, 챗봇 및 실시간 시스템에 특히 관련이 있습니다. 낮은 TTFT는 모델이 더 빠르게 응답 생성을 시작할 수 있음을 나타내며, 더욱 원활하고 매력적인 사용자 경험을 제공합니다. TTFT에 영향을 미칠 수 있는 요소에는 모델 크기, 하드웨어 기능, 네트워크 조건 및 프롬프트의 복잡성이 포함됩니다.

Tokens

Token은 언어 모델의 가장 작은 개별 단위이며, 단어, 부분 단어, 문자 또는 바이트(Unicode의 경우)에 해당할 수 있습니다. Claude의 경우, 토큰은 대략 3.5개의 영어 문자를 나타내지만, 정확한 수는 사용되는 언어에 따라 달라질 수 있습니다. Token은 일반적으로 "텍스트" 수준에서 언어 모델과 상호작용할 때는 숨겨져 있지만, 언어 모델의 정확한 입력과 출력을 검토할 때 관련이 있습니다. Claude에 평가할 텍스트가 제공되면, 텍스트(일련의 문자로 구성)는 모델이 처리할 수 있도록 일련의 토큰으로 인코딩됩니다. 더 큰 토큰은 추론 및 사전 학습 중 데이터 효율성을 가능하게 하며(가능할 때 활용됨), 더 작은 토큰은 모델이 흔하지 않거나 이전에 본 적 없는 단어를 처리할 수 있게 합니다. 토큰화 방법의 선택은 모델의 성능, 어휘 크기 및 어휘 외 단어를 처리하는 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.