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Haru's 개발 블로그
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앞의 강의에 이어서 작성하면 프롬프트를 작성할 때 첫 번째 프롬프트가 작동하는지 여부는 중요하지 않습니다. 가장 중요한 것은 애플리케이션에 적합한 프롬프트를 얻는 과정입니다. 머신러닝 개발에서는 종종 아이디어를 가지고 그것을 구현한다는 다이어그램을 본 적이 있을 것입니다. 즉, 코드를 작성하고, 데이터를 얻고, 모델을 훈련시키면 실험 결과를 얻을 수 있습니다. 그리고 그 출력을 보고, 오류 분석을 하거나, 어떤 부분이 작동하거나 작동하지 않는지 파악하고, 어떤 문제를 해결하려는지 또는 어떻게 접근할지에 대한 아이디어를 변경할 수도 있습니다. 그리고 구현을 변경하고 다른 실험을 실행하고, 효과적인 머신러닝 모델을 얻기 위해 반복적으로 진행합니다. 원하는 작업을 생각하고, 그 작업을 완료하기 위해 첫 번째 ..
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최근 ChatGPT, 네이버 Clover X 등 여러 LLM, 대형 언어 모델 제품들이 큰 발전을 이루어서 여러 기업들에서 앞다퉈 개발 중입니다. 다만, ChatGPT나 CLOVER X를 사용해보면 나는 정상적인 질문(프롬프트)를 했다 생각하는데 여러 이상한 대답이 나오는 결과가 나오곤합니다. 이는 아직 ChatGPT에게 아무런 질문을 하지 않았을 때는 깔끔한 상태로 사용자가 어떻게 질문하는지에 따라서 대답의 퀄리티와 결과가 다르기 때문입니다. 여기서 인공지능 분야에서 권위있는 Andrew Ng 박사님과 OpenAI팀에 소속된 Isa Fulford님의 강좌에서 어떻게 프롬프트를 주어야 좋은 대답이 나오는지에 관한 강의를 요약해 봤습니다. Base LLM과 Instruction-tuned LLM의 차이 인..