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▶ 프롬프트 엔지니어링 Applications Part 2 □  프롬프트 엔지니어링도 결국에는 여러가지 시스템들과 결합해서 사용하는 것이 고점이라고 볼 수 있다. ☞ 프롬프트 함수 □  GPT의 대화 인터페이스를 생각하면 우리가 작성하는 프롬프트를 캡슐화하는 것은 함수를 만드는 것에 비유할 수 있다. 보통 함수는 고유한 이름을 가지며, 인풋값과 함께 이 이름을 호출하면, 설정된 내부 규칙에 따라 결과를 생성한다. 간단히 말해, GPT를 쉽게 사용할 수 있도록 이름과 함께 재사용 가능한 프롬프트를 만든다는 것이다. 특정 작업을 위한 프롬프트 워크 플로우를 만들어서 복잡한 프로세스를 자동화할수도 있고, 일련의 반복적인 작업들을 빠르게 완료할 수도 있다. ▶ 질문 아래는 메타 프롬프트로 GPT가 함수를 인식할..

▶ 프롬프트 엔지니어링 Applications Part 1 □  프롬프트 엔지니어링도 결국에는 여러가지 시스템들과 결합해서 사용하는 것이 고점이라고 볼 수 있다. ☞ 데이터 생성 □  일관된 텍스트 같은 데이터들을 생성하는 것은 LLM이 두각을 나타내는 한 분야이다. 따라서 적절한 프롬프팅 방법을 사용한다면 일관적이고 사실에 입각한 결과물들을 얻을 수 있다. ▶ 질문 ▶ 모델의 답변  ☞ 코드 생성 □ 데이터 생성과 마찬가지로 코드 생성에서도 어마어마한 효율을 보여줍니다. □  Custom Instruction 에서 LLM 모델에게 위와 같이 역할을 부여한 후, 원하는 결과물들을 유도하는 프롬프팅 방법을 사용하면 된다.  ▷ 주석을 코드로 변환 □ Custom Instruction 입력을 마쳤다면, 주석..

▶ 프롬프트 엔지니어링 Techniques Part 2 □  정교한 답변을 위해 반드시 여러가지 입력하는 기술들이 필요하다. 다만 여러가지 프롬프팅 방법을 원하는 목표에 맞춰서 적절하게 사용하는 것이 반드시 필요하다.  ☞ Tree-of-Thought Prompting □  이전에 다뤘었던 CoT 프롬프팅 기법의 중간추론단계에 여러가지 평가점들을 추가해서 최종적으로 원하는 결과를 얻어내는 방법이다. 예를 들어, 4 > 9 > 10 > 13 > ? 에서 ?를 구하고 싶을때,  중간추론단계에서  여러가지 평가점들을 만들고, 그 평가점들을 종합해서 24라는 결과를 도출해낸다는 뜻이다. 쉽게말해서 여러명의 전문가들이 출력값을 단계별로 평가한 것들 종합해서 출력한다고 볼 수 있다.  ☞ PAL (Program-A..

▶ 프롬프트 엔지니어링 Techniques Part 1 □  정교한 답변을 위해 반드시 여러가지 입력하는 기술들이 필요하다. 다만 여러가지 프롬프팅 방법을 원하는 목표에 맞춰서 적절하게 사용하는 것이 반드시 필요하다.  ☞ Zero-Shot Prompting □  예제를 제공하지 않고 단순히 원하는 문구를 입력하는 기본적인 프롬프팅 방법이다.   ☞ Few-Shot Prompting □ 어느정도 예제를 제공하여 더 나은 답변을 출력할 수 있도록 유도하는 프롬프팅 방법이다.□ 최소 하나 이상의 예제를 제공하여야 한다. 예제가 많아질수록 답변이 더 정교해진다. (1-shot ~ n-shot)□ 예제를 제공할 때 최대한 무작위로 제공하는 것이 조금 더 나은 답변을 출력한다. □ 다만 Few-shot 프롬프팅은..