프롬프트 엔지니어링

Fine-tuning LLMs Tasks to finetune Before Fine-tuning (base or pretrained model) Fine-turning 지도 학습 과정은 지시 프롬프트(instruction prompts)를 사용하여 언어 모델(LLM)을 미세 조정하는 것을 포함합니다. 지도 학습(supervised learning)은 머신 러닝의 한 분야로, 모델이 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습하는 방법입니다. 이러한 과정에서 모델은 입력 데이터와 해당 레이블 사이의 관계를 학습하려고 시도합니다. “언어 모델(LLM)”은 텍스트 데이터를 처리하고…

Advanced AI prompt writing framework’s to improve your results 고급 엔지니어링 프레임워크를 사용하여 AI 프롬프트의 출력을 제어하는 것은 프롬프트 작성에 어려움을 겪고 있거나 프롬프트를 더욱 세밀하게 조정하고 싶을 때 매우 유용할 수 있습니다. 이 가이드는 Guidance와 같은 이러한 프레임워크를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 개요를 제공합니다. 최초로 Microsoft에 의해 소개된 Guidance는 사용자가 특정 출력을 생성하기…

Spring AI Provides Integration with OpenAI and Azure OpenAI Spring AI 프로젝트는 SpringOne 컨퍼런스 동안 소개되었으며, Spring의 일반적인 개념을 사용하여 AI 애플리케이션을 생성할 수 있게 해줍니다. 현재 이 프로젝트는 Azure OpenAI와 OpenAI를 AI 백엔드로 통합하고 있습니다. 콘텐츠 생성, 코드 생성, 의미론적 검색, 요약과 같은 사용 사례가 프로젝트에 의해 지원됩니다. 역사적으로, Python은 C와 C++와 같은 언어로 작성된…

How LMQL, a Superset of Python, Helps Developers Use LLMs 이 블로그는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과의 상호작용에 있어 자연어의 한계에 대해 논의하고 있습니다. ETH Zürich의 박사과정 학생인 루카 부어러-켈너(Luca Beurer-Kellner)에 따르면, 자연어는 본질적으로 비공식적이고 덜 정확하다는 단점이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 부어러-켈너와 그의 동료들은 Language Model Query Language (LMQL)이라는 새로운 프로그래밍 언어를…

ChainForge는 프롬프트 엔지니어링 전용입니다. 이것은 시각적 프로그래밍 환경을 제공하여 코드 작성 없이 작업을 용이하게 합니다. 사용자는 그래픽 인터페이스를 통해 프롬프트 최적화를 진행할 수 있습니다.

ChainForge는 프롬프트 엔지니어링, LLM 평가 및 실험을 위한 오픈소스 시각 프로그래밍 환경입니다. ChainForge를 사용하면 코딩이 거의 필요하지 않거나 전혀 필요하지 않은 상태에서 프롬프트와 텍스트 생성 모델의 견고성을 평가할 수 있습니다. 기능은 다음과 같습니다: UI 개요 이 페이지는 ChainForge의 사용자 인터페이스를 설명하며 툴바의 모든 버튼을 포함합니다. 아래에는 인터페이스의 스크린샷이 있습니다. 이 인터페이스는 사용자가 잘못되었다고 알려주면 채팅…

체인 오브 써트 프롬프팅은 복잡한 문제를 중간 단계로 분해하고 각 단계를 해결함으로써 문제의 최종 답변을 도출하는 사람의 생각 과정을 모방하는 기법이다. 이 연구에서는, 체인 오브 써트 프롬프팅이 언어 모델의 연산 능력을 향상시키며, 모델이 제공하는 답변의 행동을 해석하는 창을 제공한다는 것을 보여준다. 특히, 큰 언어 모델에서는 체인 오브 써트 프롬프팅이 성능을 크게 향상시키며, 일부 벤치마크에서는 최신 기술을 초월하는 성과를 달성한다.