반응형 챗쥐피티5 [프롬프트 엔지니어링] 🎀 COSTAR 프롬프트: 목표를 귀엽고 실용적인 시스템으로 변환하기 💖✨ GPT 같은 대형 언어 모델(LLM)을 잘 활용하려면 좋은 프롬프트 작성이 중요해요! 📈 그중에서도 강력한 도구가 되는 것이 COSTAR 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 프롬프트를 구조적으로 작성해 LLM의 반응을 더 맞춤형으로 만들고, 효과적인 결과를 이끌어낼 수 있게 해줍니다. 이번 가이드에서는 COSTAR 프레임워크가 목표를 실행 가능한 시스템으로 변환하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아볼게요! 😊✨ COSTAR 프레임워크 설명:Context (컨텍스트, C): LLM이 상황을 이해할 수 있도록 배경 정보를 제공해요. 😊Objective (목표, O): LLM이 집중할 수 있도록 명확하게 작업을 정의합니다. 🎯Style (스타일, S): 원하는 글쓰기 스타일을 지정해, 결과물이 목표에 맞게 .. 2024. 11. 3. [AI] 🔍챗쥐피티 서치 기능; ChatGPT 웹 검색 기능 🆕 검색 기능이 이렇게 달라졌어요!ChatGPT는 이제 웹을 훨씬 더 잘 검색할 수 있어요. 🤖💡 스포츠 점수, 뉴스, 주식 시세 등 최신 정보와 신뢰할 수 있는 웹 자료를 빠르게 링크로 제공해 줍니다. 🌟 이전에는 검색 엔진을 통해 찾아야 했던 답변을 이제 자연스러운 대화를 통해 받을 수 있어요! ChatGPT가 스스로 웹 검색을 선택할 수도 있고, 🔍 웹 검색 아이콘을 눌러 사용자가 직접 검색을 선택할 수도 있습니다. 📲검색은 chatgpt.com에서 사용 가능하며, 데스크탑과 모바일 앱에서도 지원됩니다. 📱💻 모든 ChatGPT Plus, Team 사용자와 SearchGPT 대기열 사용자에게 2024년 10월 31일 부터 제공됩니다. https://chatgpt.com/ 🎯 더.. 2024. 11. 1. [LLM] 제로샷 학습 Zero-Shot Learning: AI의 새로운 가능성을 열다 우리는 지금까지 인공지능(AI)이 대량의 데이터를 학습함으로써 특정 작업을 수행하는 방식에 익숙해져 있습니다. 하지만, '제로샷 학습(Zero-Shot Learning)'이라는 혁신적인 기술이 등장하면서 AI의 학습 방식에 대한 우리의 고정관념이 흔들리고 있습니다. 마치 마법처럼, 제로샷 학습은 AI가 전혀 보지 못한 데이터나 작업에 대해 추론하고 행동할 수 있는 능력을 갖추게 해줍니다. 이는 AI가 인간의 학습 방식에 한 걸음 더 다가서게 하는 중대한 발전입니다. 제로샷 학습이란 무엇인가요? 제로샷 학습은 AI가 사전에 특정 작업에 대한 예제 없이도 새로운 작업을 수행할 수 있게 하는 학습 방법입니다. 즉, AI가 이미 알고 있는 정보를 바탕으로 새로운 상황을 해석하고 문제를 해결할 수 있게 됩니다. .. 2024. 3. 5. [LLM] 생성형 AI의 미래: 더 똑똑한 LLM을 향한 여정 LLM의 눈부신 진화 🚀🤖 안녕하세요, 여러분! 오늘은 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)이 어떻게 더 똑똑해질 수 있는지에 대해 이야기해보려고 해요. 🌟 LLM이란, GPT-4나 BERT와 같이 엄청난 양의 데이터로 훈련된 인공지능 모델을 말하는데요, 이들은 문장을 이해하고, 생성하는 놀라운 능력을 가지고 있죠. 📚🧠 하지만 이러한 모델들도 계속해서 발전해야만 해요. 그 발전을 이끄는 몇 가지 방법들에 대해 한번 살펴보도록 할게요! LLM을 더욱 똑똑하게 만드는 네 가지 방법들 🛠️📈 1. Prompting: 질문을 잘 던지자! 🎯❓ LLM에게 올바른 방향을 제시하는 것은 마치 정교한 맵핑 없이 보물을 찾는 것과 같아요. 🗺️✨ Prompting은 모델에게 특정한 형태의 .. 2023. 12. 17. 이전 1 2 다음 반응형
