[⚙️AI] 딥러닝_Prompt Engineering이란?

📕 딥러닝 

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🌹 Prompt Engineering

AI 모델, 특히 언어 모델(Large Language Models, LLM)을 효과적으로 활용하기 위해 입력을 설계하고, 최적화하는 기술이다.

 

언어 모델이 특정 작업을 더 잘 수행하도록 질문이나 명령어를 작성하는 방식에 따라 결과의 품질이 크게 달라질 수 있기 때문에 중요하다.

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🌹 Prompt Engineering, 왜 중요할까?

Prompt Engineering은 모델의 기본 성능을 활용하면서도 추가 학습 없이 더 나은 결과를 얻을 수 있는 방법이다.

이는 시간을 절약하고, 모델의 활용도를 극대화하며, 다양한 산업 분야에서 빠르게 적용 가능하게 한다.

 

• 시간 절약
• 모델의 활용도를 극대화
• 다양한 산업 분야에서 빠르게 적용 가능하게 함

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🌹 핵심 개념

정확성과 명확성

• 모델이 정확한 결과를 생성하려면 명확하고 구체적인 지시사항을 포함하는 프롬프트가 필요하다.
  • 잘못된 예 : "날씨 알려줘"
  • 좋은 예 : "서울의 현재 날씨를 알려줘"

콘텍스트 제공

• 모델이 작업을 이해하는 데 필요한 정보를 미리 제공하는 것이 중요하다.
  • 예 : "당신은 여행 가이드입니다. 파리 여행 일정을 추천해 주세요."

예제 기반 학습 (Few-shot Learning)

• 모델이 더 나은 결과를 도출할 수 있도록 몇 가지 예제를 포함하는 방식이다.

Q: 고양이는 어떻게 소리를 내나요?
A: 야옹.
Q: 강아지는 어떻게 소리를 내나요?
A: 멍멍.
Q: 닭은 어떻게 소리를 내나요?
A:

제약 조건과 형식 지정

• 출력이 특정 형식을 따르도록 명확히 지시한다.
  • 예 : "JSON 형식으로 결과를 반환하세요."

{
  "도시": "서울",
  "날씨": "맑음"
}

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🌹 활용 사례

• 콘텐츠 생성: 블로그 글, 소설, 광고 문구 작성
• 데이터 처리: 텍스트 요약, 번역, 분류
• 교육: 퀴즈 생성, 코드 설명
• 소프트웨어 개발: 코드 생성 및 디버깅

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