강의에서 전반적으로 프롬프팅에 다양한 기호들이 아래와 같이 사용되는데요.
[ ], {{$ }}, >>, ''', #, ##, ###, <tag> </tag> 등등
어떤 경우에 위와 같은 기호들이 사용되는지 정확하게 알고싶어요.
혹시 정확한 규칙이 없다면 강수진 박사님께서 프롬프팅 할때 어떻게 사용하는지 알고 싶습니다.
혹은 각 openai, anthropic, google 등에 사례도 알려주시면 감사하겠습니다.
[ ], {{$ }}, >>, ''', #, ##, ###, <tag> </tag> 등등
어떤 경우에 위와 같은 기호들이 사용되는지 정확하게 알고싶어요.
혹시 정확한 규칙이 없다면 강수진 박사님께서 프롬프팅 할때 어떻게 사용하는지 알고 싶습니다.
혹은 각 openai, anthropic, google 등에 사례도 알려주시면 감사하겠습니다.
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머신러닝 모델이 훈련 단계에서 적은 수의 데이터를 사용하여 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 처리할 수 있게 하는 방법입니다.
특징:
모델의 파라미터(내부 설정값) 를 실제로 업데이트하여 새로운 정보에 적응합니다.
훈련과 테스트 단계가 분리되어 있음.
이미 훈련된 대규모 언어 모델(예: ChatGPT)이 추론 과정에서 몇 가지 예제를 참고하여 질문이나 작업을 이해하고 결과를 생성하는 방식입니다.
예시: "A: 1+1은 무엇인가요? B: 2입니다. A: 2+2는 무엇인가요? B: 4입니다. A: 3+3은 무엇인가요?"라고 입력하면, 모델이 패턴을 보고 "B: 6입니다."라고 답하는 것.
특징:
모델 자체의 파라미터는 업데이트되지 않고, 주어진 프롬프트(질문과 예제) 만으로 작동합니다.
훈련 없이 바로 사용 가능.
Few-Shot Learning은 모델을 실제로 다시 훈련해야 하고, 적은 데이터로도 학습이 가능하게 만드는 기술입니다.
Few-Shot Prompting은 이미 학습된 모델을 기반으로, 주어진 예제를 참고하여 바로 작업을 수행하는 방법입니다
다음은 개념을 정리해둔 논문의 설명입니다. 읽어보시면 더 구분이 될 거예요.
Few-Shot Prompting (Brown et al., 2020) is the paradigm seen in Figure 2.4, where the GenAI learns to complete a task with only a few examples(exemplars).
to note that FSL is a broader machine learning paradigm to adapt parameters with a few examples, while Few-Shot Prompting is specific to prompts in
the GenAI settings and does not involve updatingmodel parameters.