전문가이든 새로운 주식 트레이더이든, 방대한 정보의 양은 종종 부담스러울 수 있습니다. 이때 ChatGPT가 유용하게 쓰일 수 있습니다. 이 도구는 복잡한 금융 용어를 단순화하고, 주식 거래 기초에 대한 통찰을 제공하며, 상세한 거래 전략을 명확히 설명해줍니다. 비록 경험 많은 트레이더나 금융 컨설턴트를 대체할 수는 없지만, ChatGPT는 훌륭한 동반자가 될 수 있습니다. 이를 통해 트레이더는 대화형으로 정보를 얻어 복잡한 주제의 이해를 돕거나 알고 있는 개념을 새롭게 정리할 수 있습니다.
ChatGPT를 활용하여 다양한 주제와 관점에서 주식 시장 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 제시하였습니다. 이를 통해 투자자들은 시장 동향, 기업 실적, 포트폴리오 관리 등에 대한 종합적인 정보를 얻고, 더 나은 투자 의사결정을 내릴 수 있을 것입니다.
텍스트 프롬프트는 LLM의 응답을 지시하는 역할을 하기 때문에 조금만 변경해도 완전히 다른 결과를 얻을 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 실제 사례에 여러 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용해 보겠습니다. 이를 통해 반복적인 과정으로 진행되는 프롬프트 엔지니어링을 직접 경험하고, 다양한 기술을 적용하는 효과를 확인하며 머신 러닝 및 데이터 엔지니어링과 관련된 개념을 배울 수 있습니다.
파인튜닝과 의미론적 검색은 자연어 처리에서의 서로 다른 접근법을 제시한다. 파인튜닝은 특정 작업을 위한 모델의 성능 개선에 초점을 맞추는 반면, 의미론적 검색은 문서의 의미를 벡터 형태로 임베딩하여 빠르고 정확한 정보 검색을 가능하게 한다. 각 방법은 특정한 상황과 목표에 따라 그 장점을 최대화할 수 있다.
프롬프트 엔지니어링은 개발자가 응용 프로그램을 구축하는 새로운 방법으로, 여러 가지 기술을 활용하여 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 성능을 최적화할 수 있습니다. LangChain 같은 라이브러리를 이용하면, 개발자들은 이러한 모델을 활용하여 사용자 친화적인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 그러나 프롬프트 엔지니어링에는 LLM에 의존적이라는 제한점이 있고, 이로 인해 발생하는 컴퓨팅 및 재정 비용을 고려해야 합니다.
ChatGPT를 단일 프롬프트를 사용해 AutoGPT로 변환하는 것은 인공지능 분야에서 큰 진보로, 이를 통해 생성된 챗봇 Professor Synapse는 다양한 작업과 사용자 정의가 가능합니다. Professor Synapse는 플러그인과 함께 작동하여 데이터 분석과 시각화 같은 고급 작업도 수행할 수 있습니다. 이러한 기능과 사용자 친화적인 디자인을 통해, Professor Synapse는 AI와 상호 작용하는 새로운 방식을 제공합니다.
AskIt은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 소프트웨어 개발에 통합하기 위한 도메인 특화 언어입니다. 이는 타입 가이드된 출력, 템플릿 기반 함수 정의, 예시를 통한 프로그래밍 등 다양한 기능을 제공하여 LLMs의 사용을 간소화합니다. 이러한 기능들은 자연어 처리, 문제 해결, 코드 생성 등 다양한 작업에 LLMs를 더 효과적으로 활용할 수 있도록 도와줍니다.
New ChatGPT Prompt Engineering Technique: Program Simulation 프롬프트 엔지니어링 분야는 다양한 레벨에서 매우 흥미로운 것들을 제공합니다. Chain-of-Thought (CoT), Instruction-Based, N-shot, Few-shot, 그리고 Flattery/Role Assignment 같은 창의적인 전략을 포함하여, 이러한 기술은 다양한 요구에 맞게 프롬프트를 맞춤화하는 데 사용됩니다. 이러한 메서드들은 각각 다양한 장점과 한계를 가지고 있지만, 대화형 에이전트로부터 더 신뢰할 수 있거나 전문화된 출력을 생성하는 공통의…
언어 모델 응용 프로그램(LLM)을 구축할 때 선택할 수 있는 여러 접근 방식에는 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성(RAG), 그리고 파인 튜닝이 있습니다. 각 접근 방식은 특정 작업의 성격, 훈련 데이터의 유무, 그리고 품질, 비용, 지연 시간 등에 따라 장단점이 있습니다. 일련의 질문을 통해 사용 사례에 가장 적합한 방법을 결정할 수 있으며, 이러한 방법들은 상호 보완적으로도 작동할 수 있습니다.
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…
