빈도별 용어 정리

[9bow]

Hugging Face KREW와 PyTorch의 번역 문서를 모두 합쳐, 사전에 등록된 용어의 한국어 표기가 나타난 횟수를 많은 순으로 정리했습니다.

• 집계 스냅샷: 33f3ccc23826 · 생성 2026-09-13T13:25:44+00:00
• 코퍼스: 6개 출처, 포함 546개 문서(확인 629개) — Transformers(173/186) · smolagents(17/17) · HF Blog(15/51) · PyTorch Tutorials(250/269) · PyTorch Hub(46/58) · PyTorch Blog(45/48)
• 사전 263개 용어 중 237개 출현, 합계 31,717회
• 재현: npm run update:usage / 상세 규칙은 docs/usage-statistics

Note

횟수는 한국어 문자열의 출현 빈도이며, 특정 영문 용어의 번역 횟수나 권장 번역을 뜻하지 않습니다. 사전에 등록된 후보를 그대로 검색하므로 일상어·다의어가 섞입니다. 예를 들어 feature의 후보에는 기능의 동의어인 함수·능력이 포함되어 있고, exploitation의 후보 활용·이용은 일반 문맥에서도 쓰입니다. 순위는 "어떤 표기가 문서에 많이 보이는가"로만 읽어 주세요.

빈도순 (237개)

단어	등장 횟수	번역 후보 (표기 횟수)	링크
model	5,352	모델 5344 · 예측 모델 4 · 학습 모델 4 · 모형 · 수학 모형 · 통계 모형	바로가기
feature	2,499	함수 841 · 변수 653 · 기능 496 · 속성 162 · 특징 154 · 능력 111 · 특성 76 · 피처 6	바로가기
training	2,444	학습 1631 · 훈련 794 · 트레이닝 19	바로가기
inference	1,009	추론 679 · 예측 327 · 인퍼런스 3	바로가기
kernel	813	커널 777 · 필터 36 · 커널 함수 · 컨볼루션 커널 · 핵 함수	바로가기
parameter	765	매개변수 525 · 파라미터 232 · 모델 파라미터 8	바로가기
token	751	토큰 749 · 토큰 단위 2	바로가기
tensor	739	텐서 534 · 행렬 203 · 다차원 배열 2	바로가기
layer	695	계층 372 · 레이어 249 · 층 69 · 추상화 수준 5	바로가기
dataset	687	데이터셋 431 · 데이터 세트 207 · 학습 데이터 43 · 데이터 집합 6 · 자료 집합	바로가기
agent	605	에이전트 602 · 행위자 2 · 자율 에이전트 1 · 대리인 · 지능형 대리인 · 학습 주체	바로가기
exploitation	574	활용 385 · 이용 189	바로가기
architecture	562	구조 290 · 아키텍처 272	바로가기
attention	562	어텐션 473 · 주의 47 · 집중 41 · 주의 메커니즘 1 · 집중 메커니즘	바로가기
batch	561	배치 550 · 일괄 처리 11 · 배치 샘플	바로가기
loss	428	손실 308 · 감소 62 · 오차 29 · 로스 18 · 손실값 11	바로가기
weight	412	가중치 396 · 가중 7 · 중요도 4 · 비중 3 · 웨이트 2 · 연결 강도	바로가기
fine-tuning	411	미세 조정 296 · 파인튜닝 68 · 미세조정 23 · 미세 튜닝 14 · 전이학습 10	바로가기
quantization	374	양자화 374 · 저비트 변환 · 정수화 · 퀀타이제이션	바로가기
gradient	371	변화도 278 · 기울기 39 · 그래디언트 29 · 경사 25	바로가기
environment	351	환경 344 · 학습 환경 7	바로가기
precision	335	정밀도 180 · 정확도 155 · 프리시전	바로가기
neural network	309	신경망 309 · 뉴럴 네트워크 · 인공 신경망	바로가기
language model	308	언어 모델 308	바로가기
checkpoint	294	체크포인트 278 · 스냅샷 16 · 저장점	바로가기
label	293	레이블 184 · 정답 61 · 라벨 48	바로가기
classification	292	분류 292 · 범주화 · 카테고리화	바로가기
pipeline	256	파이프라인 256 · 작업 관로 · 처리 흐름	바로가기
iteration	247	반복 224 · 학습 단계 23 · 이터레이션	바로가기
initialization	240	초기화 237 · 가중치 초기화 3	바로가기
optimizer	237	옵티마이저 226 · 최적화 알고리즘 8 · 최적화기 3	바로가기
benchmark	229	벤치마크 229 · 성능 평가 기준	바로가기
embedding	228	임베딩 226 · 매장 2 · 내장 표현 · 벡터 표현 · 분산 표현	바로가기
segmentation	216	분할 214 · 세그멘테이션 2	바로가기
tokenizer	201	토크나이저 200 · 토큰화기 1	바로가기
context	199	컨텍스트 148 · 문맥 51	바로가기
head	198	헤드 198	바로가기
prompt	191	프롬프트 184 · 입력 프롬프트 7	바로가기
query	183	쿼리 96 · 질의 87	바로가기
normalization	180	정규화 173 · 표준화 7 · 노멀라이제이션	바로가기
backpropagation	177	역전파 176 · 역전파 알고리즘 1 · 오차 역전파	바로가기
regularization	173	정규화 173 · 규제화 · 레귤라라이제이션	바로가기
preprocessing	172	전처리 172	바로가기
pre-training	168	사전 훈련 133 · 사전학습 35 · 프리트레이닝	바로가기
exploration	166	탐색 166 · 탐험	바로가기
transformer	166	트랜스포머 134 · 트랜스포머 모델 30 · 변환기 2	바로가기
tile	149	타일 149	바로가기
tokenization	147	토큰화 147 · 토큰 분리	바로가기
node	134	노드 109 · 유닛 22 · 뉴런 3 · 버텍스 · 정점	바로가기
convolution	128	합성곱 104 · 컨볼루션 18 · 합성곱 연산 6	바로가기
large language model	111	대규모 언어 모델 111	바로가기
metric	111	지표 53 · 메트릭 27 · 평가 지표 25 · 평가지표 6	바로가기
validation	109	검증 108 · 유효성 검사 1 · 밸리데이션	바로가기
padding	101	패딩 94 · 채우기 7	바로가기
forward pass	96	순전파 96 · 순방향 전파 · 전방 전달	바로가기
vocabulary	96	어휘 94 · 어휘 사전 2	바로가기
pruning	94	가지치기 94 · 프루닝	바로가기
workflow	91	워크플로우 79 · 워크플로 7 · 작업 흐름 5 · 작업흐름	바로가기
training loop	87	학습 루프 49 · 훈련 루프 36 · 학습 반복 2	바로가기
tool calling	83	도구 호출 49 · 도구 사용 32 · 툴 호출 2 · 툴 콜링	바로가기
channel	82	채널 82	바로가기
hyperparameter	81	하이퍼파라미터 79 · 초매개변수 1 · 하이퍼 파라미터 1	바로가기
loss function	76	손실 함수 76	바로가기
derivative	72	미분 57 · 도함수 14 · 미분값 1	바로가기
collective	71	집합 통신 71	바로가기
question answering	68	질의 응답 31 · 질의응답 30 · 질문 답변 7	바로가기
hidden state	63	은닉 상태 63	바로가기
image classification	63	이미지 분류 54 · 영상 분류 9	바로가기
deep learning	62	딥러닝 61 · 심층 학습 1	바로가기
matrix multiplication	62	행렬 곱셈 27 · 행렬곱 21 · 행렬 곱 14	바로가기
zero-shot learning	59	제로샷 59 · 무예시 학습 · 제로샷 학습	바로가기
mini-batch	58	미니 배치 38 · 미니배치 20	바로가기
image processor	57	이미지 프로세서 57 · 이미지 전처리기	바로가기
linear layer	57	선형 계층 38 · 선형 레이어 12 · FC 레이어 7	바로가기
mixed precision	54	혼합 정밀도 50 · 혼합 정밀도 학습 4	바로가기
momentum	53	관성 37 · 모멘텀 16 · 운동량	바로가기
pretrained model	53	사전 훈련된 모델 52 · 사전학습 모델 1	바로가기
sparsity	53	희소성 49 · 희소화 4	바로가기
computational graph	52	계산 그래프 26 · 연산 그래프 26	바로가기
profiling	52	프로파일링 46 · 성능 분석 6	바로가기
MCP server	51	MCP 서버 51	바로가기
epoch	50	에폭 45 · 에포크 3 · 학습 반복 2 · 학습 주기	바로가기
bias	48	편향 41 · 바이어스 3 · 절편 3 · 데이터 편향 1 · 알고리즘 편향 · 편향 항	바로가기
chunk	48	조각 22 · 묶음 16 · 청크 10	바로가기
distributed training	48	분산 학습 48	바로가기
modality	48	모달리티 38 · 양식 10	바로가기
augmentation	47	증강 38 · 데이터 증강 9	바로가기
sequence-to-sequence	46	시퀀스-투-시퀀스 24 · 인코더-디코더 22	바로가기
learning rate	44	학습률 24 · 학습 속도 17 · 러닝 레이트 3	바로가기
object detection	44	객체 탐지 37 · 객체 감지 6 · 객체 검출 1 · 물체 검출	바로가기
self-attention	44	셀프 어텐션 43 · 자기 어텐션 1 · 자가 어텐션	바로가기
baseline	42	베이스라인 22 · 기준선 20	바로가기
KV cache	41	키-값 캐시 24 · KV 캐시 17	바로가기
leaderboard	40	리더보드 39 · 순위표 1	바로가기
convolutional neural network	39	합성곱 신경망 32 · 합성곱 네트워크 4 · 컨볼루션 신경망 3	바로가기
parsing	39	파싱 36 · 구문 분석 3	바로가기
convergence	37	수렴 37 · 수렴 상태 · 수렴점	바로가기
rollout	37	롤아웃 37 · 궤적 생성 · 롤아웃 샘플 · 전개	바로가기
autograd	36	자동 미분 34 · 자동 미분 엔진 2 · 자동 그래디언트	바로가기
batch normalization	35	배치 정규화 35 · 배치 놈	바로가기
data parallel	34	데이터 병렬 처리 21 · 데이터 병렬화 13	바로가기
likelihood	33	우도 29 · 가능도 4	바로가기
natural language processing	33	자연어 처리 32 · 자연어처리 1	바로가기
computer vision	31	컴퓨터 비전 31 · 컴퓨터 시각	바로가기
tensor parallelism	31	텐서 병렬 처리 16 · 텐서 병렬화 15	바로가기
kernel launch	28	커널 실행 28	바로가기
data collator	27	데이터 콜레이터 27 · 데이터 취합기 · 데이터 취합자	바로가기
speech recognition	27	자동 음성 인식 15 · 음성 인식 12	바로가기
distributed data parallel	25	분산 데이터 병렬 14 · 분산 데이터 병렬 처리 11	바로가기
reduction	25	리덕션 25	바로가기
supervised learning	25	지도 학습 23 · 지도학습 2	바로가기
generative model	24	생성 모델 24 · 생성형 모델 · 제너레이티브 모델	바로가기
memory bandwidth	24	메모리 대역폭 24	바로가기
softmax	24	소프트맥스 24 · 소프트맥스 함수	바로가기
backbone	23	백본 23	바로가기
word embedding	23	단어 임베딩 15 · 단어 벡터 6 · 워드 임베딩 2	바로가기
reward	22	보상 22 · 보상 신호	바로가기
bounding box	20	바운딩 박스 18 · 경계 상자 2 · 검출 상자	바로가기
causal language modeling	20	인과 언어 모델링 11 · 인과적 언어 모델링 9	바로가기
decoder model	20	디코더 모델 20	바로가기
pooling	20	풀링 15 · 다운샘플링 5 · 서브샘플링	바로가기
activation function	19	활성화 함수 18 · 활성 함수 1 · 비선형 함수	바로가기
feature extraction	19	특징 추출 15 · 특성 추출 4	바로가기
image captioning	19	이미지 캡셔닝 19	바로가기
image segmentation	19	이미지 분할 17 · 세그멘테이션 2 · 영상 분할	바로가기
mixture of experts	19	전문가 혼합 17 · 전문가 혼합 모델 2	바로가기
stride	17	스트라이드 15 · 보폭 2	바로가기
token classification	17	토큰 분류 17	바로가기
attention mask	16	어텐션 마스크 16 · 주의 마스크	바로가기
chain of thought	16	사고 과정 10 · 생각의 사슬 6 · 연쇄 추론	바로가기
system prompt	16	시스템 프롬프트 16	바로가기
automatic speech recognition	15	자동 음성 인식 15 · 자동 음성인식	바로가기
logit	15	로짓 15 · 로그 오즈 · 원시 출력	바로가기
perplexity	15	펄플렉서티 15 · 퍼플렉시티 · 혼잡도	바로가기
post-training	15	사후 학습 15 · 포스트 트레이닝	바로가기
retrieval-augmented generation	15	검색 증강 생성 15	바로가기
TensorBoard	15	텐서보드 15	바로가기
transpose	15	전치 14 · 전치 행렬 1 · 행렬 전치	바로가기
evaluation mode	14	평가 모드 9 · 추론 모드 5	바로가기
inference provider	14	추론 공급자 9 · 추론 제공자 5 · 추론 서비스 사업자	바로가기
named entity recognition	14	개체명 인식 14 · 개체 인식	바로가기
pipeline parallelism	14	파이프라인 병렬 처리 8 · 파이프라인 병렬화 6	바로가기
reasoning model	14	추론 모델 14	바로가기
autotuner	13	오토튜너 13	바로가기
model parallelism	13	모델 병렬화 8 · 모델 병렬 처리 5	바로가기
pixel values	13	픽셀 값 13	바로가기
teacher model	13	교사 모델 7 · 교사 6	바로가기
flatten	12	평탄화 12 · 1차원 변환 · 평활화	바로가기
global memory	12	전역 메모리 12	바로가기
model serving	12	모델 배포 9 · 모델 서빙 3 · 추론 서빙	바로가기
reasoning trace	12	추론 과정 12 · 추론 흔적	바로가기
dropout	11	드롭아웃 11 · 뉴런 비활성화 · 드롭아웃 정규화	바로가기
element-wise	11	요소별 7 · 원소별 4 · 성분별	바로가기
ensemble	11	앙상블 11 · 모델 결합 · 앙상블 학습	바로가기
feature extractor	11	특징 추출기 8 · 특성 추출기 3 · 피처 추출기	바로가기
feature map	11	특징 맵 11 · 특성 맵 · 피처맵	바로가기
multimodal model	11	멀티모달 모델 11 · 다중양식 모델	바로가기
overfitting	11	과적합 11 · 과대적합 · 오버피팅	바로가기
sentiment analysis	11	감정 분석 8 · 감성 분석 3 · 오피니언 마이닝	바로가기
special token	11	특수 토큰 11	바로가기
gradient descent	10	경사하강법 10 · 그래디언트 디센트 · 기울기 하강법	바로가기
MCP client	10	MCP 클라이언트 10	바로가기
student model	10	학생 모델 6 · 학생 4	바로가기
transfer learning	10	전이학습 10 · 전달 학습 · 트랜스퍼 러닝	바로가기
data augmentation	9	데이터 증강 9 · 데이터 어그멘테이션 · 데이터 확장	바로가기
image patch	9	이미지 패치 8 · 이미지 조각 1	바로가기
lowering	9	저수준화 9	바로가기
masked language modeling	9	마스크 언어 모델링 6 · 마스크드 언어 모델링 3	바로가기
memory traffic	9	메모리 트래픽 9	바로가기
spectrogram	9	스펙트로그램 9 · 분광도	바로가기
unsupervised learning	9	비지도 학습 9 · 비지도학습	바로가기
encoder model	8	인코더 모델 8	바로가기
audio classification	7	오디오 분류 7	바로가기
knowledge distillation	7	지식 증류 7 · 모델 증류 · 지식 전이	바로가기
Microscaling	7	마이크로스케일링 7	바로가기
sequence classification	7	시퀀스 분류 7	바로가기
sigmoid	7	시그모이드 7 · 로지스틱 함수 · 시그모이드 함수	바로가기
code agent	6	코드 에이전트 6	바로가기
crop	6	크롭 5 · 자르기 1	바로가기
input IDs	6	입력 ID 6 · 입력 토큰 ID	바로가기
multi-step agent	6	멀티스텝 에이전트 6	바로가기
reinforcement learning	6	강화학습 6	바로가기
representation learning	6	표현 학습 6	바로가기
structured output	6	구조화된 출력 6	바로가기
vertical fusion	6	수직 융합 6	바로가기
agency	5	에이전시 5	바로가기
chain rule	5	연쇄 법칙 5 · 연쇄율 · 체인 룰	바로가기
dataloader	5	데이터로더 5 · 데이터 적재기	바로가기
deep neural network	5	심층 신경망 5	바로가기
GAN	5	적대적 생성 신경망 4 · 생성적 적대 신경망 1 · 갠	바로가기
hidden layer	5	은닉층 5 · 중간층 · 히든 레이어	바로가기
kernel fusion	5	커널 융합 5	바로가기
mean-squared error	5	평균 제곱 오차 4 · 평균제곱오차 1	바로가기
recall	5	리콜 2 · 재현율 2 · 민감도 1	바로가기
recurrent neural network	5	순환 신경망 5 · 재귀 신경망	바로가기
vision-language model	5	비전-언어 모델 5 · 시각언어 모델	바로가기
agent memory	4	에이전트 메모리 4	바로가기
cross-entropy	4	교차 엔트로피 2 · 교차 엔트로피 손실 2 · 크로스 엔트로피	바로가기
DAG	4	방향성 비순환 그래프 4 · 비순환 방향 그래프 · 유향 비순환 그래프	바로가기
device-agnostic	4	장치에 구애받지 않는 4	바로가기
edge deployment	4	엣지 배포 2 · 엣지 추론 1 · 온디바이스 배포 1	바로가기
freezing	4	동결 4 · 가중치 동결 · 파라미터 고정	바로가기
hardware-agnostic	4	하드웨어에 구애받지 않는 4	바로가기
in-place	4	제자리 4 · 제자리 연산	바로가기
one-hot encoding	4	원핫 인코딩 4 · 원-핫 인코딩	바로가기
sampling rate	4	샘플링 레이트 4 · 샘플율 · 표본화율	바로가기
adversarial example	3	적대적 예제 3 · 공격 샘플 · 적대적 사례	바로가기
autoregressive model	3	자기회귀 모델 3	바로가기
classification token	3	[CLS] 토큰 3 · 분류 토큰	바로가기
downstream task	3	하위 과제 2 · 다운스트림 과제 1	바로가기
early stopping	3	조기 종료 3 · 조기 중단	바로가기
epilogue fusion	3	에필로그 융합 3	바로가기
exact match	3	정확 일치 3	바로가기
fine-tuned model	3	미세 조정 모델 3 · 미세조정 모델	바로가기
gradient accumulation	3	그래디언트 누적 3 · 그래디언트 축적	바로가기
learning rate scheduler	3	학습률 스케줄러 3 · 학습률 조절기	바로가기
machine translation	3	기계 번역 3 · 신경 기계 번역	바로가기
pointwise fusion	3	점별 융합 3	바로가기
synthetic data	3	합성 데이터 3 · 인공 데이터	바로가기
all-reduce	2	올리듀스 2 · 전체 집계	바로가기
dense layer	2	완전 연결 계층 2 · 밀집층 · 완전 연결층 · 전결합층	바로가기
hessian	2	헤시안 2 · 헤세 행렬 · 헤시안 행렬	바로가기
horizontal fusion	2	수평 융합 2	바로가기
model context protocol	2	모델 컨텍스트 프로토콜 2	바로가기
race condition	2	경쟁 조건 2	바로가기
rotary position embedding	2	회전 위치 임베딩 2 · 로터리 위치 임베딩	바로가기
semi-structured sparsity	2	반구조화 희소성 2	바로가기
waveform	2	웨이브폼 1 · 파형 1 · 음성 파형	바로가기
confusion matrix	1	오차 행렬 1 · 혼동 행렬	바로가기
direct preference optimization	1	직접 선호 최적화 1	바로가기
off-policy	1	오프폴리시 1 · 오프-정책	바로가기
planning step	1	계획 단계 1	바로가기
preference data	1	선호도 데이터 1 · 선호 데이터	바로가기
prologue fusion	1	프롤로그 융합 1	바로가기
rejection sampling	1	거부 샘플링 1 · 리젝션 샘플링	바로가기
semantic search	1	시맨틱 검색 1	바로가기
text-to-speech	1	텍스트 음성 변환 1 · 음성 합성	바로가기

출현이 없는 용어 26개

단어	등장 횟수	번역 후보	링크
anchor box	0	기본 상자 · 기준 박스 · 앵커 박스	바로가기
BERT	0	버트	바로가기
CUDA	0	쿠다	바로가기
deep Q-network	0	심층 Q 네트워크	바로가기
direct alignment algorithms	0	직접 정렬 기법 · 직접 정렬 알고리즘	바로가기
feed-forward network	0	순방향 신경망 · 순전파 신경망 · 전방향 신경망	바로가기
forward KL	0	순방향 KL · 순방향 KL 발산	바로가기
GEMM	0	한글 표기 없음(집계 제외)	바로가기
gradient synchronization	0	그래디언트 동기화 · 그래디언트 통신	바로가기
held-out set	0	보류 세트 · 보류 평가셋 · 홀드아웃 세트	바로가기
instruction tuning	0	인스트럭션 튜닝 · 지시 미세조정	바로가기
LLM-as-a-judge	0	LLM 평가자	바로가기
margin	0	마진 · 여유 폭	바로가기
Markov decision process	0	마르코프 결정 과정	바로가기
mel-frequency	0	멜 스케일 · 멜 주파수	바로가기
on-policy	0	온-정책 · 온폴리시	바로가기
ONNX	0	오픈 신경망 교환 형식	바로가기
policy gradient	0	정책 경사 · 정책 그래디언트	바로가기
prefix	0	접두 문맥	바로가기
ReAct	0	추론-행동 패턴	바로가기
ReLU	0	렉티파이드 리니어 유닛 · 렐루 · 정류 선형 유닛	바로가기
reverse KL	0	역방향 KL · 역방향 KL 발산	바로가기
reward model	0	보상 모델	바로가기
supervised fine-tuning	0	지도 미세조정	바로가기
underfitting	0	과소적합 · 언더피팅	바로가기
vanishing gradient	0	경사 소실 · 그래디언트 소실 · 기울기 소실	바로가기

[9bow]

표를 읽을 때 주의할 점, 그리고 사전 쪽으로 이어지는 것들

순위를 "번역 빈도"로 읽으면 틀리는 지점이 몇 가지 확인돼 정리합니다. 아래 숫자는 모두 이 표와 같은 스냅샷(33f3ccc23826)에서 나온 값입니다.

1. 후보에 일상어가 섞여 순위가 올라간 경우

집계는 사전에 등록된 한국어 후보 문자열을 그대로 찾기 때문에, 일상어가 후보로 등록돼 있으면 그 용어의 순위가 올라갑니다.

용어	문제 후보	횟수	사전 등록 위치
feature (2위, 2,499)	함수	841 (34%)	기능 의미의 synonyms
feature	변수	653 (26%)	특징 의미의 synonyms
exploitation (574)	활용 / 이용	385 / 189	대표 번역과 synonyms

feature가 2위인 이유의 상당 부분이 수학·코드 문맥의 "함수", "변수"입니다. 실제 feature를 옮긴 표기(특징 154, 피처 6)는 훨씬 적습니다.

2. 같은 표기가 여러 용어에 등록돼 행 간 중복 계수되는 경우

같은 문서의 같은 문자열이 두 용어 행에 각각 잡힙니다. 설계상 의도된 동작이지만(행끼리 더하면 안 되는 이유), 표만 보면 드러나지 않습니다.

• 정규화 346회 = normalization 173 + regularization 173
• 자동 음성 인식 30회 = speech recognition 15 + automatic speech recognition 15
• 전이학습 20회 = fine-tuning 10 + transfer learning 10
• 데이터 증강 18회 = augmentation 9 + data augmentation 9

3. 대표 번역과 실제 문서에서 우세한 표기가 다른 용어

이건 사전 개선으로 이어질 만한 신호입니다. 괄호는 그 용어 전체 출현 중 해당 표기의 비율입니다.

용어	사전의 대표 번역	문서에서 우세한 표기
gradient	그래디언트	변화도 278 (75%) — PyTorch 튜토리얼 표준
exploration	탐험	탐색 166 (100%)
pre-training	사전학습	사전 훈련 133 (79%)
context	문맥	컨텍스트 148 (74%)
layer	층 / 레이어	계층 372 (54%)
architecture	아키텍처	구조 290 (52%)
fine-tuning	미세조정	미세 조정 296 (72%) — 띄어쓰기 변이

단, 빈도가 곧 옳은 번역은 아닙니다. 구조·탐색·함수처럼 일반어와 겹치는 표기는 다른 문맥의 출현이 섞여 있고, fine-tuning은 의미 차이가 아니라 띄어쓰기 표기 정책 문제입니다. 커뮤니티별 선호가 갈리는 경우(layer: PyTorch 계층 247 vs HF 레이어 189)도 그대로 드러납니다.

제안

1과 2는 후보 목록 정리(예: feature에서 함수 제외), 3은 대표 번역 재검토 대상입니다. 어느 쪽이든 후보를 바꾸면 수집된 모든 출처를 같은 기준으로 재집계해야 하므로(설계 문서), 개별 용어 이슈로 쪼개기보다 한 번에 묶어 처리하는 편이 좋겠습니다.