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생성형 AI 명령 지시문

¶ Generative AI
¶ LLM
¶ Prompt Engineering

Generative AI

생성형 AI

• 새로운 콘텐츠를 생성 가능한 AI

Rule based Algorhythm & AI Algorhythm

• 공통점: 개발자가 입출력을 설계
• 차이점: 입력과 출력 사이의 알고리즘 구현 주체
  • Rule based : 개발자가 구현
  • AI : AI가 데이터 학습을 통해 구현

생성형 AI 종류

이미지

• DALL-E ¶
• Midjourney ¶
• Stable Diffusion web UI ¶

  동영상

• Gen-3 ¶
• PixVerse ¶
• Sora ¶

  텍스트

• GPT ¶
• Claude ¶
• Gemnini ¶

  음악

• Suno ¶
• Udio ¶

Large Language Model

• 텍스트 생성 및 번역, 질문과 답변. 요약 등의 기능을 하나의 모델이 수행

  기본 원리

• 입력과 출력 사이
• 조건부 확률 분포를 학습
  • 입력 데이터의 모든 토큰별 확률을 계산
  • 가장 높은 것을 선택 후 출력

종류

• Open AI ¶: GPT : 유료
• Anthropic ¶ : Claude : 유로
  • 개발, 코딩 특화 : 코드 검토, 파라미터 설정 등
• Perplexity : Perplexity ¶ : 유료
  • 실시간 대화형
• Google - Gemini : 유료
• Meta - Llama ¶ : 무료
  • open source : 수정해서 사용 가능

GPT

• Generative Pretrained Transformer
• Transformer decoder - Autoregressive Model
  • 이전 시점의 출력을 현재 시점의 입력으로 사용
  • EOS 토큰 출력 시까지 반복
  • EOS : End of Sequence

Chat GPT

• LLM 모델인 GPT를 활용하는 서비스
• 입력 데이터를 바탕으로 GPT와 외부도구를 이용해 예측한 데이터를 출력
• 실제 계산을 수행하는 것이 아닌 외부도구를 이용해 연산

한계 및 극복방법

• 데이터 편향: 특정한 관점에서 답변할 가능성
  • 거대한 양의 데이터를 학습시켜 극복중
• 데이터 오류: 잘못된 정보를 학습할 가능성
  • 거대한 양의 데이터를 학습시켜 극복중
• Hallucination : 환각 : 실제로는 근거가 없는 그럴듯한 내용의 답변
  • 창의적인 결과를 도출하는 측면도 존재
  • RAG(Retrieval-Augmented Generation) ¶ 기법 활용
    • 외부 지식 및 데이터 베이스를 참조하도록 지시

올바른 활용법

• 구체적이고 명확한 질문, 배경정보 제공
• 추가 질문과 정보로 대화를 이끌어 나가기
• 대화 주제가 달라진 경우 새로운 대화 생성
• 사실 확인 및 평가
  • 공식 사이트, 참고 문헌 활용
• Docstrings : 모듈이나 함수의 목적과 이용에 필요한 세부 정보를 담는 것
• Deburgginh : 코드의 오류를 찾고 수정하는 과정

Prompt Engineering

최적의 응답을 생성하도록 입력 프롬프트를 설계 조정

• 최초 프롬프트 입력 후 답변을 확인 후 수정해가면서 작업 수행 예문
  System: 페르소나 부여 - 특정한 관점에서 답변하도록 유도 ex) 강사의 입장에서 User : 사용자의 명령 Condition : 조건 Output Tyep : 출력 형식

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