프롬프트를 효과적으로 구성하기 위해 네 가지 기본 요소가 필요해요.

AI 관련 서비스 개발과 프롬프트 엔지니어링 강연을 통해 프롬프트의 전문성을 강조하죠.

LLM 모델인 '콜라 프로'에 대한 매뉴얼 작업의 예시는 프롬프트 사용법의 중요성을 보여줘요.

언어 모델의 발전은 다양한 자료와 함께 고도화된 콘텐츠를 요구하게 만들고 있죠.

프롬프트 엔지니어링 과정은 프롬프트 작성 단계의 반복을 통해 산출물을 개선하는 방법론이에요..

프롬프트 작성의 기본 요소로 명령문, 맥락, 입력 데이터, 출력 지시문이 강조된다고 해요.

맥락은 정보를 이해하기 위해 필요한 추가 지식이나 외부 배경 설명이며, 언어 모델에서 매우 중요하죠.

사람의 대화에서는 맥락 이해가 자연스럽지만, 언어 모델은 아직 충분히 맥락을 학습하지 못한 수준이에요.

프롬프트는 예시, PDF 파일 등과 같은 입력 데이터를 통해 언어 모델이 참조할 정보를 제공할 수 있답니다.

프롬프트 작성 시 전체적인 조합을 통해 최적의 방식을 찾아가는 것이 중요해요..

사람마다 프롬프트 문해력과 선호도가 다르기 때문에, 생성형 AI의 만족도 평가에는 다양한 요소가 작용해요.

사용자들은 긴 답변을 선호하는 경향이 있으며, 이는 챗GPT와 같은 모델이 긴 답변을 출력하도록 설계되는 이유 중 하나죠.

반면, 사용자의 선호도를 기억하여 알맹이 있는 짧은 답변을 제공할 수 있도록 시스템을 설정할 수도 있어요.

다양한 언어 모델이 존재하며, 사용자 만족도를 조사하는 공간을 통해 모델의 성능과 매력을 평가하기도 하죠.

프롬프트 구성 시, 예시를 포함하여 원하는 답변 구조를 제시하면 보다 정확한 답을 얻을 수 있지만, 예시 선택이 답변의 질에 영향을 미친답니다..

예시를 활용하여 원하는 단어를 생성하도록 프롬프트를 구조화할 수 있어요.

프롬프트는 간단해 보여도 실제로는 숨겨진 많은 지시문을 통해 복합적인 작동을 하죠.

유형 D와 같이 데이터 입력값을 분할하여 프롬프트를 더욱 효과적으로 활용할 수 있답니다.

할루시네이션 문제를 줄이기 위해 프롬프트 입력값을 적절히 사용하는 것이 중요하죠.

현대의 AI 환경에서는 작은 모델들이 경제적이고 안정적인 솔루션으로 주목받고 있어요..

강의 초반에는 주로 20대 취준생이나 엔지니어들이 참석했어요.

그러나 시간이 지남에 따라 60대 이상도 많이 참석하고 있으며, 최고령자는 72세였죠.

쉽게 설명해 달라는 요청이 많았으며, 이 강의가 적합한 설명방식이라고 느껴졌어요.

지시문과 출력물은 누구나 쉽게 이해할 수 있으며, 실제로 IMO와 같은 구조로 보이죠.

맥락, 예시, 입력 값을 추가하여 고급스러운 답변을 받을 수 있으며, 하지만 이를 공식처럼 쉽게 사용하는 것은 어렵다고 느껴져요.

이러한 이유로 프롬프트 엔지니어링을 만든 배경을 이해하려고 하며, 이에 대한 답을 강연에서 제공해요..