최신 GenAI 과정 발표: 개발자를 위한 LLM 프롬프트 가이드
프롬프트 구성부터 고급 기법까지 모두 다루는 새로운 무료 LLM 프롬프트 강좌를 소개합니다. 꼭 한 번 경험해 보세요. 이 글은 AI 번역본입니다. 번역에 문제가 있다면 댓글로 알려 주세요.
Created on September 12|Last edited on September 12
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최신 강좌를 소개하게 되어 매우 기쁩니다, “개발자를 위한 LLM 프롬프트 안내서”, 여러분이 애플리케이션에서 LLM을 구현하고 활용하는 데 필요한 지식과 실무 역량을 갖추도록 설계되었습니다.
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Weights & Biases의 ML 엔지니어 Anish Shah와 AutogenAI의 프롬프트 엔지니어 Teodora Danilovic이 이끕니다 AutogenAI) 이 강좌는 기본 프롬프트 기법부터 고급 전략까지 차근차근 안내합니다. 효과적인 프롬프트를 설계하는 법, 시스템 메시지와 사용자 입력을 활용하는 법, 자체 컨텍스트 문서를 LLM에 추가하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 AutogenAI의 실제 산업 사례 연구를 통해 전 세계 수천 명의 사용자가 활용하는 애플리케이션을 만들 때 고려해야 할 프롬프트 설계 요소를 자세히 알아봅니다.
LLM에 처음 입문했든 이미 코드에 적용해 보고 있든, 이 강좌는 LLM 프롬프트의 기초를 탄탄히 다져 드립니다.
다루는 프롬프트 기법
이번 최신 강좌에서는 먼저 프롬프트의 구성 요소 기본부터 시작합니다. 좋은 시스템 메시지를 만드는 법, 그것이 사용자 입력과 어떻게 맞물리는지, 그리고 원하는 출력을 얻는 방법을 배웁니다. Anish는 이론뿐 아니라 코드도 함께 자세히 살펴봅니다(강좌에서 제공됨). 레포).
프롬프트, 입력, 출력의 형식을 익힌 뒤에는 zero-shot, few-shot, chain-of-thought와 같은 기본 프롬프트 기법으로 넘어갑니다.
이 기법들은 가장 널리 쓰이는 프롬프트 기법이며, LLM으로 만든 대부분의 단순한 애플리케이션에는 이 정도면 충분합니다. 더 복잡한 사용 사례를 해결하고 싶다면, 그 부분도 다룹니다. Anish가 고급 프롬프트 기법을 깊이 있게 설명하며, 각 기법이 무엇인지와 자주 쓰이는 활용 사례를 알려 줍니다. 다루는 내용은 다음과 같습니다:
- 추론 강화 기법
- 구조적 프롬프트 기법
- 최적화 기법
- 상호작용 기법
사례 연구
각 LLM 기반 프로세스는 고유하기 때문에 프롬프트 방식과 결과도 달라집니다. 예상하듯이, 영국의 소수 사용자 열 명이 쓰는 애플리케이션과 아시아 전역의 만 명이 사용하는 애플리케이션은 프롬프트가 크게 다를 수밖에 없습니다. LLM 솔루션을 확장할 때는 새로운 고려 사항이 많으며, 강의에서는 AutogenAI의 프롬프트 엔지니어 Teodora Danilovic이 다국가용 LLM 솔루션을 개발할 때 프롬프트 엔지니어의 업무가 어떻게 달라지는지에 대한 경험을 공유합니다.
결론적으로, 이 강의는 LLM을 시작하는 데 필요한 지식과 기술을 갖추게 하고, 성공적인 프로젝트로 만들기 위해 필요한 사고방식과 고려사항을 이해하도록 돕습니다.
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