자기회귀 모델

뜻풀이

쉬운 AI 사전

1. [명사] (모델) 이미 만든 결과를 바탕으로 다음 것을 하나씩 이어서 만드는 모델. 앞의 글자를 보고 다음 글자를 예측하는 식이다.

실무 AI 사전

1. [명사] (모델) LLM의 기본 생성 방식이다. 한 토큰씩 순서대로 만들기 때문에 길게 쓸수록 시간이 늘고 앞부분의 오류가 뒤로 번질 수 있다. 이미지나 음성 생성에도 쓴다.

전문 AI 사전

1. [명사] (모델) 결합 확률을 연쇄 법칙으로 p(x)=Πp(x_t|x_<t)로 분해해 조건부 분포를 학습하고 샘플링한다. 시계열 분석의 AR 모델과 같은 발상이며, 학습은 병렬이지만 생성은 순차적이다.

관용구/함께 쓰는 말

• 자기회귀 생성 - 앞의 출력을 입력에 넣어 다음 출력을 만드는 방식.
• 비자기회귀 - 여러 토큰을 한 번에 만드는 방식.

쉬운 비유

끝말잇기와 비슷하다. 앞 단어를 보고 다음 말을 하나씩 이어 가며 문장이 완성된다.

예문

• 자기회귀 모델이라 한 번에 통째로 쓰지 못하고 토큰을 하나씩 뽑는다.
• 음성 합성에도 자기회귀 방식과 비자기회귀 방식이 있다.

헷갈리는 용어 비교

확산 모델

자기회귀 모델은 앞에서부터 하나씩 쌓고, 확산 모델은 전체를 노이즈에서 여러 번 다듬는다. 순서로 만드느냐 전체를 고쳐 가느냐의 차이다.

맞춤법/표기법

바른 표기

자기회귀 모델

주의할 표기

자귀 회귀

원어

autoregressive model

다른 이름

자기 회귀 모델, 오토리그레시브 모델, AR 모델, autoregressive

참고

시계열의 '자기회귀 모형(AR)'과 같은 어원이며 AI에서는 '모델'로 쓴다.

관련어