"모델"이란 무엇인가요?
Coddy AI Prompts 여정의 기초 섹션에 포함된 레슨 — 23개 중 6번째.
당신은 "AI"와 대화해 왔지만, 실제로는 모델과 대화하고 있는 것입니다 — 응답을 생성하기 위해 데이터로 학습된 특정 AI 시스템입니다.
"AI"는 일반적인 개념이며, "모델"은 실제로 사용할 수 있는 특정 버전입니다. 대표적인 모델로는 각각 서로 다른 회사에서 만든 GPT-4, Claude, Gemini, Llama 등이 있습니다.
동일한 프롬프트라도 모델에 따라 매우 다른 결과를 생성할 수 있습니다.
매개변수(Parameters)란 무엇인가요?
모델의 크기는 매개변수(parameters)로 측정됩니다. 이는 학습 과정에서 익힌 숫자로, 모델이 응답하는 방식을 결정합니다.
일반적으로 매개변수가 많을수록 더 뛰어난 성능을 의미하지만, 이를 실행하는 데 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다.
GPT-4는 추정치로 1조 개 이상의 매개변수를 가지고 있습니다. 이 사이트에서는 Qwen3 0.6B를 사용합니다. 이는 단지 6억 개에 불과합니다. 이는 의도적으로 작게 설정된 것입니다.
거대 모델은 비싼 GPU와 많은 메모리를 필요로 하지만, 0.6B 모델은 일반적인 노트북에서도 실행할 수 있습니다.
트레이드오프는 복잡한 작업에서 성능이 떨어진다는 점입니다. 하지만 프롬프트 엔지니어링을 배우기에는 완벽합니다. 작은 모델에서 좋은 결과를 얻을 수 있다면, 여러분의 프롬프트는 더 큰 모델에서 훨씬 더 잘 작동할 것입니다.
치트 시트
AI 모델은 응답을 생성하기 위해 데이터로 학습된 특정 AI 시스템입니다. 일반적인 모델로는 GPT-4, Claude, Gemini, Llama 등이 있습니다.
모델의 크기는 매개변수(parameters)로 측정됩니다. 이는 학습 과정에서 습득되어 응답을 형성하는 숫자들입니다. 일반적으로 매개변수가 많을수록 더 뛰어난 성능을 의미하지만, 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요합니다.
소형 모델(0.6B 매개변수 등)은 일반 노트북에서도 실행할 수 있는 반면, 대형 모델(1조 개 이상의 매개변수를 가진 GPT-4 등)은 고가의 GPU가 필요합니다. 소형 모델에서 잘 작동하는 프롬프트는 대형 모델에서 훨씬 더 잘 작동합니다.
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