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언어 모델 자체와 마찬가지로 프롬프트 엔지니어링은 지난 12개월 동안 큰 발전을 이루었습니다. ChatGPT가 현장에 등장하여 AI에 대한 모든 사람의 두려움과 희망을 강력한 압력솥에 던져 거의 하룻밤 사이에 AI 최후의 날과 구세주 이야기를 가속화한 것은 불과 XNUMX년 남짓 전이었습니다. 확실히 신속한 엔지니어링은 ChatGPT 이전에도 존재했지만 현재 우리 삶에 침입하고 있는 수많은 언어 모델에서 원하는 응답을 도출하기 위해 우리가 사용하는 끊임없이 변화하는 기술의 범위는 ChatGPT의 등장과 함께 실제로 그 자체로 발전했습니다. XNUMX년 전 최초의 GPT가 공개되었을 때 우리는 "신속 엔지니어"가 언젠가 직위가 될 수 있다는 농담을 했습니다. 오늘날 프롬프트 엔지니어는 가장 인기 있는 기술(또는 인접 기술) 직업 중 하나입니다.
프롬프트 엔지니어링은 생성 AI 모델이 해석하고 이해할 수 있는 텍스트를 구조화하는 프로세스입니다. 프롬프트는 AI가 수행해야 하는 작업을 설명하는 자연어 텍스트입니다.
"신속한 엔지니어링"에서 위키 피 디아 엔트리
과장된 말은 제쳐두고, 신속한 엔지니어링은 이제 정기적으로 LLM과 상호 작용하는 사람들의 삶에서 필수적인 부분입니다. 이 글을 읽고 있다면, 이 내용이 설명될 가능성이 높습니다. 당신, 또는 귀하의 경력이 취할 수 있는 방향을 설명합니다. 프롬프트 엔지니어링이 무엇인지, 그리고 결정적으로 현재 프롬프트 전략 환경이 어떤지 알아보고 싶은 분들을 위해 이 기사가 적합합니다.
기본부터 시작해 보겠습니다. 이 기사는, ChatGPT와의 효과적인 상호작용을 위한 신속한 엔지니어링, Machine Learning Mastery에서는 즉각적인 엔지니어링 기본 개념을 다룹니다. 구체적으로 소개된 주제는 다음과 같습니다.
- 프롬프트의 원칙, 신속한 최적화 과정에서 기억해야 할 몇 가지 기본 기술을 간략히 설명합니다.
- 기본 프롬프트 엔지니어링, 신속한 표현, 간결함, 긍정적이고 부정적인 프롬프트 등
- 고급 프롬프트 엔지니어링 전략일회성 및 다단계 프롬프트, 사고 연쇄 프롬프트, 자기비판 및 반복 프롬프트를 포함합니다.
- 협업 능력 팁 ChatGPT와의 협업 분위기를 인식하고 육성하여 더 큰 성공을 거두도록 돕습니다.
신속한 엔지니어링은 LLM을 효과적으로 활용하는 데 가장 중요한 측면이며 ChatGPT와의 상호 작용을 사용자 정의하기 위한 강력한 도구입니다. 여기에는 언어 모델에서 원하는 응답을 이끌어내기 위해 명확하고 구체적인 지침이나 쿼리를 작성하는 작업이 포함됩니다. 프롬프트를 신중하게 구성함으로써 사용자는 ChatGPT의 출력을 의도한 목표에 맞게 안내하고 보다 정확하고 유용한 응답을 보장할 수 있습니다.
기계 학습 숙달 기사에서 "ChatGPT와의 효과적인 상호작용을 위한 신속한 엔지니어링"
기본 사항을 다루고 프롬프트 엔지니어링이 무엇인지, 가장 유용한 최신 기술을 맛본 후에는 이러한 기술 중 일부를 마스터할 수 있습니다.
다음 KDnuggets 기사는 각각 하나의 일반적인 프롬프트 엔지니어링 기술에 대한 개요입니다. 이러한 기술의 복잡성에는 논리적인 진행이 있으므로 위에서부터 시작하여 아래로 작업하는 것이 가장 좋은 접근 방식이 될 것입니다.
각 기사에는 해당 기술이 처음 제안된 학술 논문의 개요가 포함되어 있습니다. 기사 내에서 기술에 대한 설명을 읽고, 다른 기술과 어떻게 관련되는지 확인하고, 구현 사례를 모두 찾을 수 있습니다. 관심이 있는 경우 해당 기술이 내부에서 링크된 논문을 읽거나 찾아볼 수도 있습니다.
이 기사에서는 LLM(대형 언어 모델)의 추론 기능을 향상시키는 기술인 CoT(사고 사슬) 프롬프트의 개념을 자세히 살펴봅니다. CoT 프롬프트의 기본 원칙, 적용 및 LLM 성과에 미치는 영향에 대해 논의합니다.
생각의 나무 탐색: AI가 검색을 통해 추론하는 방법을 학습하는 방법
새로운 접근 방식은 대규모 언어 모델의 추론 단계에 대한 검색으로 문제 해결을 나타내므로 왼쪽에서 오른쪽으로 디코딩하는 것 이상의 전략적 탐색 및 계획이 가능합니다. 이를 통해 수학 퍼즐 및 창의적인 글쓰기와 같은 과제에 대한 성과가 향상되고 LLM의 해석 가능성과 적용 가능성이 향상됩니다.
생각의 사슬 자동화: AI가 스스로 추론할 수 있는 방법
Auto-CoT 프롬프트 방법은 LLM이 다양성 기반 샘플링 및 제로 샷 생성을 사용하여 복잡한 추론을 유도하기 위해 자체 데모를 자동으로 생성하므로 프롬프트를 생성하는 데 필요한 인간의 노력을 줄여줍니다. 실험에 따르면 추론 작업 전반에 걸쳐 수동 프롬프트 성능과 일치하는 것으로 나타났습니다.
생각의 뼈대 프롬프트 엔지니어링 기술이 대기 시간을 줄이고 구조화된 출력을 제공하며 프로젝트를 최적화하여 생성 AI를 향상시키는 방법을 알아보세요.
Chain of Density Prompting으로 GPT-4 요약 잠금 해제
고품질 요약을 위해 정보 밀도의 균형을 맞추려는 기술인 CoD(Chain of Density)를 사용하여 GPT-4 요약의 힘을 활용하세요.
검증 체인을 통해 신뢰할 수 있는 세대 잠금 해제: 프롬프트 엔지니어링의 도약
대규모 언어 모델에서 환각을 줄이고 신뢰할 수 있고 사실에 기반한 AI 응답을 보장하는 중요한 단계인 검증 체인 프롬프트 엔지니어링 방법을 살펴보세요.
생각의 그래프: 대규모 언어 모델의 정교한 문제 해결을 위한 새로운 패러다임
Graph of Thoughts가 프롬프트 엔지니어링과 LLM을 더욱 광범위하게 혁신하여 보다 유연하고 인간과 유사한 문제 해결을 가능하게 하는 방법을 알아보세요.
사고 전파: 대규모 언어 모델을 사용한 복잡한 추론에 대한 유추적 접근 방식
사고 전파는 LLM이 원래 쿼리와 유사한 일련의 문제를 식별하고 처리한 다음 이러한 유사한 문제에 대한 솔루션을 사용하여 직접 새로운 답변을 생성하거나 세부적인 실행 계획을 수립하도록 지시하는 신속한 엔지니어링 기술입니다. 원래 솔루션.
위 내용을 통해 효과적인 프롬프트 엔지니어링을 시작할 수 있지만 다음 리소스는 도움이 될 수 있는 추가적인 깊이 및/또는 대체 보기를 제공할 수 있습니다.
생성 AI 및 프롬프트 엔지니어링 마스터하기: 데이터 과학자를 위한 실용 가이드 [eBook] 에 데이터 과학의 지평
이 eBook은 주요 개념, 모범 사례 및 실제 애플리케이션을 다루며 생성 AI 및 프롬프트 엔지니어링에 대한 심층적인 이해를 제공합니다. 인기 있는 AI 모델에 대한 통찰력을 얻고, 효과적인 프롬프트를 설계하는 과정을 배우고, 이러한 기술과 관련된 윤리적 고려 사항을 살펴봅니다. 또한 이 책에는 다양한 산업 분야에 걸쳐 실제 적용 사례를 보여주는 사례 연구가 포함되어 있습니다.
생성 AI 텍스트 프롬프트 마스터하기 [eBook] 에 데이터 과학의 지평
영감을 구하는 작가, 효율성을 목표로 하는 콘텐츠 제작자, 지식 공유에 열정적인 교육자, 특수한 응용 프로그램이 필요한 전문가라면 Mastering Generative AI Text Prompts가 꼭 필요한 리소스입니다. 이 가이드를 마치면 생성 AI의 기능을 활용하여 창의성을 향상하고 워크플로를 최적화하며 다양한 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
프롬프트 엔지니어링의 심리학 [eBook] 에 데이터 과학의 지평
우리의 eBook은 인간의 인지 및 AI 모델 이해, 효과적인 프롬프트의 심리학적 원리, 인지 원리를 염두에 두고 프롬프트 설계, 프롬프트 평가 및 최적화, 심리학적 원리를 당신의 작업 흐름. 또한 성공적인 프롬프트 엔지니어링 사례에 대한 실제 사례 연구뿐만 아니라 프롬프트 엔지니어링, 심리학의 미래 및 학제 간 협업의 가치에 대한 탐구도 포함했습니다.
프롬프트 엔지니어링은 다양한 응용 프로그램 및 연구 주제에 대해 언어 모델(LM)을 효율적으로 사용하기 위한 프롬프트를 개발하고 최적화하기 위한 비교적 새로운 분야입니다. 신속한 엔지니어링 기술은 LLM(대형 언어 모델)의 기능과 한계를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.
Generative AI는 세계에서 가장 인기 있는 유행어이며, 우리는 이를 사용하는 방법에 대한 가장 포괄적이고 무료인 가이드를 만들었습니다. 이 과정은 AI에 대해 들어본 적도 없는 비기술적인 독자를 대상으로 맞춤 제작되었으며, 생성 AI 및 프롬프트 엔지니어링을 처음 접하는 경우 완벽한 출발점이 됩니다. 기술 독자는 이후 모듈에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
신속한 엔지니어링은 AI 엔지니어와 LLM 파워 유저 모두에게 꼭 필요한 기술입니다. 이 외에도 프롬프트 엔지니어링은 그 자체로 AI 틈새 경력으로 번성했습니다. 프롬프트 엔지니어링의 정확한 역할이 무엇인지, 또는 전담 프롬프트 엔지니어 역할이 AI 전문가를 계속해서 찾을 것인지 알 수는 없지만 한 가지는 분명합니다. 프롬프트 엔지니어링에 대한 지식은 결코 당신에게 불리하지 않을 것입니다. 이 문서의 단계를 따르면 이제 자신만의 고성능 프롬프트를 엔지니어링하기 위한 훌륭한 기반을 갖게 됩니다.
누가 알아? 어쩌면 당신은 차세대 AI 속삭이는 사람일 수도 있습니다.
매튜 메이요 (@mattmayo13)는 컴퓨터 과학 석사 학위와 데이터 마이닝 분야 대학원 학위를 보유하고 있습니다. KDnuggets의 편집장인 Matthew는 복잡한 데이터 과학 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 것을 목표로 합니다. 그의 전문적인 관심 분야에는 자연어 처리, 기계 학습 알고리즘, 신흥 AI 탐구가 포함됩니다. 그는 데이터 과학 커뮤니티에서 지식을 민주화하려는 사명을 갖고 있습니다. 매튜는 6살 때부터 코딩을 해왔습니다.
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- 출처: https://www.kdnuggets.com/prompt-engineering-101-mastering-effective-llm-communication?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=prompt-engineering-101-mastering-effective-llm-communication
