인공지능 개발자 수다

1. LLM의 입력값 형식입력 데이터를 기준으로 두가지 종류의 LLM으로 나눌 수 있습니다.프롬프트를 만들기 전에, 모델에 어떤 형식으로 데이터가 들어가는지 확인해 봅시다.1.1. 완성형 LLM (Completion-based LLM)동작 방식: 주어진 프롬프트에 이어질 텍스트를 예측하여 생성사용 사례: 코드 자동 완성, 문장 또는 단락 생성, 문서 작성 보조입력 데이터: 문자열입력 데이터 예시"안녕하세요." 1.2. 대화형 LLM (Chat-based LLM)동작 방식: 사용자와의 대화를 통해 상호 작용하며, 이전 대화 내용을 기반으로 응답사용 사례: 챗봇, 대화 기반 학습 도구입력 데이터: Json입력 데이터 예시[ {"role": "user", "content": "안녕하세요."}, {"..

1. 개요 프롬프트 튜닝(Prompt Tuning)은 인공지능 모델, 특히 자연어 처리 모델을 사용할 때 사용되는 기법. 이 기법의 핵심은 모델에 입력되는 프롬프트(명령이나 요청 등의 텍스트)를 조정하여, 모델이 원하는 방식으로 응답하도록 하는 것. 2. 특징 정확한 명령어 선택: 모델이 이해할 수 있고, 원하는 결과를 낼 수 있는 명확한 단어와 문장을 사용 문맥 설정: 때때로 프롬프트에 추가적인 정보나 문맥을 제공하여 모델이 보다 정확한 답변을 할 수 있도록 한다. 반복적 시도와 수정: 원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트를 여러 번 시도하고 수정하는 과정 모델의 특성 이해: 다른 모델은 각각 다른 방식으로 반응하기 때문에, 사용하는 모델의 특성을 이해하는 것이 중요 3. 목표 같은 모델을 사용하면서도 다..