llm2 Prompt With Engineering AI 서비스를 만들 때, 개발자는 어디까지 개입할 수 있을까? AI 는 어느 부분에서 부족할까? 소설을 추천하여 매일 메일링을 해주는 서비스가 있다고 치자. 사용자 연령에 따라 소설 추천이 달라져야 할 수도, 번역판이 존재하지 않는다면 원작을 추천해야 할 수도 있다. AI 가 적재적소의 답변을 하도록 가이드를 줘야한다. 그게 프롬포트 Prompt 다.프롬포트는 LLM 을 사용할 때 입력으로 주어지는 명령이나 질문을 뜻한다. 프롬포트는 어떻게 가져가냐에 따라 응답 품질이 아예 달라지기 때문에 매우 매우 중요하다. 지금까지 살펴본 DL 의 주요 개념과 프롬포트는 어떻게 연결되는지 궁리해보았다. 연결이 조금 더 복잡해졌지만, 연두색만 집중해서 살펴보면된다. LLM 은 DL 의 Transformer 아키텍.. 2025. 3. 21. ChainOfThought "AI" ChainOfThought 는 LLM 프롬포트 기법 중 하나며, ‘생각의 사슬' 또는 '일련의 생각' 으로 번역할 수 있다. AI 생태계를 양파로 표현해보았다. AI 는 모든 개념을 아우를 수 있는 상위 개념이다. 인간의 지능을 인공적으로 만들겠다는 것. 이를 구현하는 방법 중 하나로 ML(머신러닝)이 있으며, ML 의 확장된 형태가 DL(딥러닝)이다. ML 은 데이터에서 일련의 패턴을 학습한다. DL 은 여기서 한 단계 더 나아간다. 이미지나 영상같은 비정형 데이터까지 학습한다. 이건 더 복잡해진 케이스를 커버한다는 것을 넘어선다. DL은 인간의 신경망에서 아이디어를 얻어 설계된 Deep Neural Network(DNN)를 기반으로 한다. 덕분에 원본 데이터에서 중요 특징(feature)을 자동으.. 2025. 3. 20. 이전 1 다음
