고민을 해결해가는 여정에 대한 기록 (부제 : 데싸 경력 4년차의 대학원 고민)
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Personal
고민의 시작입사 때부터 대학원 진학을 생각했던 것은 아니다. 대학원을 가지 않고도 비전공자지만 취업을 할 수 있었고, 대학원을 나온 다른 동료들과 업무 능력을 비교했을 때 부족하다고 느끼지도 않았다. 그렇지만 어렴풋이 '대학원을 나오면 더 좋지 않을까?'라는 생각은 갖고 있었다. 그 이유는 채용공고를 보면 자격조건에 석사를 우대하거나 지원자격 자체가 석사 이상인 경우가 많았기 때문에 석사라는 타이틀을 갖고 싶었고, 비전공자로서 이 직무를 잘할 수 있다고 증명하기 위해 필요하지 않을까 생각이 들었다. 하지만 석사라는 타이틀의 효과, 학사 출신의 한계를 느끼진 않았던 터라 대학원의 필요성을 느끼지 못했다. 그러다 이직한 회사에 오니 대학원을 나온 사람들이 다수인 것을 알게 되었다. 팀원 10명 중 7명이 통..
효과적인 프롬프트 엔지니어링 (기초) : 프롬프트 구성요소와 효과적인 프롬프트 구조
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AI
이번 글은 프롬프트를 작성할 때 기본적으로 이해하면 좋을 기초 내용으로 프롬프트의 구성요소, 프롬프트의 구조에 대해서 예제와 함께 소개하고 있습니다.1. 프롬프트 엔지니어링이란? 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 AI 모델 (LLM, Large Language Model)이 내가 원하는 답변을 출력할 수 있도록 프롬프트를 효과적으로 설계하고 최적화하는 기술을 말합니다. 여기서 프롬프트(Prompt)는 AI에게 주어지는 입력 문장을 말합니다. 쉽게 말해, 우리가 ChatGPT에게 물어볼 때 입력하는 문장과 질문들이라고 보면 됩니다. 단순하게 내가 모르는 부분에 대해서 질문만 입력할 수 있지만, '개조식으로 말해줘', '영어로 말해줘'와 같이 특정 지시도 함께 전달할 수 있는데요...
LLM 기법(Fine-tuning, RAG) 설명 및 적용 가이드
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AI
검색 대신 챗봇에 먼저 물어보는 게 일상이 되어 버린 요즘, 이제 LLM(Large Language Model)은 혁신 기술에서 하나의 트렌드가 된 것 같습니다. 특정 산업 분야 가리지 않고 LLM이 사용되고 있다 보니, 모든 기업에서 LLM을 도입해 새로운 서비스를 제공하길 원하고 있습니다. 이로 인해 LLM을 도입하기 위해 어떻게 해야 하는지 궁금한 분들이 있을 것 같아 한 번 정리해 봤습니다. 이 글은 LLM을 만드는 대표적인 방법 두 가지, 파인튜닝(fine tuning)과 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기법에 대한 개괄적인 내용을 다루고 있어 LLM에 대해 이제 막 공부를 시작한 사람들, LLM 도입을 검토 중인 사람들이 보면 좋을 것 같습니다. ✔️ LLM 모..