전체 글35 프롬프트와 프로그래밍의 차이, 궁금하지 않으신가요? 🤔 프롬프트(Prompting)와 프로그래밍(Programming)은 둘 다 컴퓨터와 소통하는 중요한 방법이지만, 그 방식과 목표가 크게 다릅니다. 프롬프트는 마치 AI와 대화를 나누는 것과 같습니다. 간단히 말해, 당신의 의도를 AI에게 설명하는 방식이죠. 🗣️ AI는 이 의도를 바탕으로 답변을 생성하고, 우리가 원하는 정보를 제공하게 됩니다.반면 프로그래밍은 컴퓨터가 따를 수 있는 정확한 절차와 명령어를 만드는 일입니다. 💻 각 단계마다 세심하게 작성된 코드로, 컴퓨터가 특정한 작업을 수행하도록 하는 것이죠.각각의 장점을 최대한 활용하기 위해서는 어떤 상황에서 어떤 방법이 더 효과적인지 이해하는 것이 중요합니다. 아래에서 예시와 함께 이 두 가지 접근 방식을 자세히 살펴보겠습니다. 프롬프트(Promp.. 2024. 11. 6. GPT 모델의 Transformer 아키택쳐 핵심: 어텐션 알고리듬(Attention Module) 어시다시피 GPT모댈은 언어룰 이해하는데 뛰어난 인공지능 모댈입니다. 여기서 언어를 이해한다는 점에 주목해 주세요. 우리가 대화를 할 때 중요한 전제는 두가지 입니다. 첫째는 단기 기억입니다. 방금 말한 내용를 기억해야 대화가 매끄럽습니다. 불편한 예로 치매를 앓고 있는 분들과 대화가 쉽지 않은 이유입니다. 그 다음으로 문맥(context)을 이해하는 일입니다. 대화가 오고 가는 말귀를 알아 듣고 대화에 집중하게 합니다. 즉 대화중에 거시기하면 무슨 말인지를 알수 있어야 합니다. GPT모델은 이 점에 특화된 점으로 우리가 프롬프트로 AI와 대화가 가능하게 해 줍니다. 다음은 GPT모델에서 Transformer를 구성하는 여러 모듈입니다. 이 가운데 어텐션 모듈(attention module)이 문맥을 이.. 2024. 11. 6. AI가 모든 비즈니스 영역에 걸쳐 비밀 무기가 된 이유 (그리고 왜 관심을 가져야 하는가) 실리콘밸리 이사회에서나 쓰이던 인공지능이라는 유행어는 이제 옛날 얘기가 되었습니다. 오늘날 AI는 모든 규모의 기업들이 일상적인 문제를 해결하는 데 도움을 주는 숨은 영웅이 되었죠. 여러분의 생각을 바꿀 만한 놀라운 성공 사례들을 소개해드리겠습니다.이런 상황을 상상해보세요: 내슈빌의 한 엔지니어링 회사가 인재 찾기에 어려움을 겪고 있었습니다(익숙하신가요?). AI를 채용 과정에 도입한 후, 111명의 지원자 중 채용 0명이던 상황에서 250명의 지원자 풀에서 뛰어난 후보자 5명을 채용하는 데 성공했습니다. 말 그대로 게임 체인저였죠!하지만 이게 다가 아닙니다. 명절 시즌 고객 서비스 악몽 기억하시나요? 꽃 배달 회사인 UrbanStems는 AI가 초기 고객 응대를 처리하게 함으로써 고객 서비스 티켓을 3.. 2024. 11. 4. 프롬프트 엔지니어링 마스터하기: 명확성, 구체성, 반복성으로 더 나은 AI 응답 만들기 AI와 머신러닝의 세계에서 프롬프트 엔지니어링은 중요한 기술로 떠오르고 있습니다. AI 모델이 정확하고 관련성 있는 응답을 하도록 유도하는 프롬프트를 작성하는 능력은 AI 프로젝트의 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 그렇다면 “좋은 프롬프트”란 무엇으로 구성될까요? 주요 구성 요소를 살펴보고 실제 적용 예시를 통해 이 요소들이 어떻게 사용될 수 있는지 알아보겠습니다.좋은 프롬프트의 구성 요소잘 설계된 프롬프트는 우연히 생기지 않습니다. 의도적이고 명확하며, 적응할 수 있도록 만들어야 합니다. 특히, 좋은 프롬프트는 세 가지 핵심 요소를 포함해야 합니다:1. 명확성 (명확성)2. 구체성 (구체성) 3. 반복성 (반복성)이 요소들은 효과적인 프롬프트를 구성하는 데 필요한 틀을 제공하며, 이를 통해 AI가.. 2024. 11. 4. 생성형 인공지능(Generative AI)와 칸트 철학의 융합: 과학 혁신에서 윤리적 책임까지 2024년에 선정된 노벨 물리학상과 화학상은 갑작스런 벼락처럼 인공지능(AI)이 번뜩였다. 제프리 힌튼과 존 홉필드는 신경망에 대한 연구로 물리학 분야에서 데이비드 베이커, 존 점퍼, 데미스 하사비스는 AI를 활용한 단백질 설계 및 구조 예측으로 화학 분야에서 수상했다. 이러한 성과는 인공지능, 특히 생성형 인공지능(GenAI)이 과거에는 도전조차 엄두를 못 내었던 난제들을 거침없이 해결하는 중요한 역할을 하고 있음을 보여준다.지금까지 많은 사람들은 AI가 주로 자동화와 최적화에 관련된 보조적인 도구로 인식되었지만, 최근에 보여준 놀라운 성과를 보면, AI가 근본적인 과학적 문제들을 해결하는 데 기여하는 새로운 도구임을 시사한다. 예를 들어, AlphaFold2 모델은 50년간 풀리지 않았던 단백질 구조.. 2024. 11. 4. 이전 1 ··· 3 4 5 6 다음
