<패스트캠퍼스 오프라인 프롬프트 엔지니어링 3기 수강생을 위한 공지>
안녕하세요.
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<패스트캠퍼스 오프라인 프롬프트 엔지니어링 3기 수강생을 위한 공지> 안녕하세요. 슬래시페이지를 구독해 주신 후 이 글에 댓글을 하나씩 남겨주세요. 제가 직접 멤버 권한을 드려야 "논문 요약", "프롬프트"를 보실 수 있습니다. 관련 질문도 이 공지의 댓글로 남겨주세요!
질문을 위한 공간
박사님! 공사다망하신데 송구합니다. 질문있습니다.
현재 o3-mini-high 모듈을 지속적으로 테스트 중입니다. 해외 VC 투자자의 관점에서 사업계획서를 작성하는 과정에서, 기존 프롬프트는 대괄호, 중괄호, 꺽쇠괄호, 일반 괄호 등을 활용하여 구조화하였는데, o3-mini-high 모듈은 이러한 복잡한 형식을 사용하지 않아도 된다는 의미인지 궁금합니다.
박사님의 경험을 바탕으로 답변해 주시면 감사하겠습니다.
사업 아이템 요약
• [사업아이템명]: {사업아이템명}
(이 항목에는 제품의 이름 또는 서비스의 이름을 간략하게 입력하세요)
<예: "Green Health 앱">
• [분야]: {분야} (사업이 속하는 산업 분야를 명시합니다)
<예: 헬스케어, 모바일 애플리케이션>
• [엘리베이터 피치]:
- 문제 설명: {기존 제품/서비스가 직면한 문제점 요약}
(주요 문제점을 2~3문장으로 설명하세요) <예: 기존 건강 관리 앱의 낮은 사용자 참여율과 피드백 부재>
- 솔루션: {신제품 개발 의도 및 솔루션 방향}
(제시할 해결방안이나 신제품의 차별점을 간략하게 기술하세요) <예: 맞춤형 건강 관리와 실시간 피드백을 제공하는 차별화된 기능 도입>
(이 항목에는 제품의 이름 또는 서비스의 이름을 간략하게 입력하세요)
<예: "Green Health 앱">
• [분야]: {분야} (사업이 속하는 산업 분야를 명시합니다)
<예: 헬스케어, 모바일 애플리케이션>
• [엘리베이터 피치]:
- 문제 설명: {기존 제품/서비스가 직면한 문제점 요약}
(주요 문제점을 2~3문장으로 설명하세요) <예: 기존 건강 관리 앱의 낮은 사용자 참여율과 피드백 부재>
- 솔루션: {신제품 개발 의도 및 솔루션 방향}
(제시할 해결방안이나 신제품의 차별점을 간략하게 기술하세요) <예: 맞춤형 건강 관리와 실시간 피드백을 제공하는 차별화된 기능 도입>
문제인식 (Problem) [선택적 섹션]
1. 외적 동기 (시장 상황 및 기회) (최근 시장 동향과 기술 발전에 따른 기회를 기술합니다)
• {시장 트렌드, 경쟁 상황, 기술 혁신 등} (필요한 시장 분석 내용을 입력) <예: 건강에 대한 관심 증가, 기술 발전에 따른 사용자 맞춤형 서비스 수요 확대>
2. 내적 동기 (회사 내부 역량 및 가치) (회사 내부의 강점 및 역량을 기술하세요)
• {경영진의 역량, 기술, 네트워크, 가치관 등} (핵심 역량과 조직의 가치를 서술) <예: R&D 역량 강화, 의료 전문가와의 협업 네트워크 보유>
3. 매출 한계점 및 신제품 개발 필요성 (현재 문제점과 이를 극복하기 위한 필요성을 명시합니다)
• {매출 정체, 시장 점유율 하락, 보완해야 할 기능 등} (구체적 지표와 문제점을 기록) <예: 기존 제품 매출 성장률 정체, 경쟁 제품 대비 서비스 기능 부족>
키워드
• {문제 인식, 외적 동기, 내적 동기, 매출 한계점, 신제품 개발 필요성} (주요 키워드를 입력하세요) <예: "혁신, 참여, 성장, 개선">
1. 외적 동기 (시장 상황 및 기회) (최근 시장 동향과 기술 발전에 따른 기회를 기술합니다)
• {시장 트렌드, 경쟁 상황, 기술 혁신 등} (필요한 시장 분석 내용을 입력) <예: 건강에 대한 관심 증가, 기술 발전에 따른 사용자 맞춤형 서비스 수요 확대>
2. 내적 동기 (회사 내부 역량 및 가치) (회사 내부의 강점 및 역량을 기술하세요)
• {경영진의 역량, 기술, 네트워크, 가치관 등} (핵심 역량과 조직의 가치를 서술) <예: R&D 역량 강화, 의료 전문가와의 협업 네트워크 보유>
3. 매출 한계점 및 신제품 개발 필요성 (현재 문제점과 이를 극복하기 위한 필요성을 명시합니다)
• {매출 정체, 시장 점유율 하락, 보완해야 할 기능 등} (구체적 지표와 문제점을 기록) <예: 기존 제품 매출 성장률 정체, 경쟁 제품 대비 서비스 기능 부족>
키워드
• {문제 인식, 외적 동기, 내적 동기, 매출 한계점, 신제품 개발 필요성} (주요 키워드를 입력하세요) <예: "혁신, 참여, 성장, 개선">
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안녕하세요?
출간하신 책과 다른 분들의 책을 몇 권 읽었습니다.
출간하신 책과 다른 분들의 책을 몇 권 읽었습니다.
그 중 퓨샷(Few-shot)에 대한 혼동이 있어 문의 드립니다.
일부 책에서는 '퓨샷 학습' 으로 표기되어 내용을 설명하고 있던데,
여기에서 '퓨샷' 이 '학습'에 대한 영역인가? 라는 의문이 들었습니다.
제가 정의하기로는 '훈련' 또는 '학습'은 모델을 만들 때 사용하는 용어이고,
'유도' 또는 '추론'은 모델을 사용할 때 사용하는 용어로 정의했습니다.
그런데 '퓨샷'은 모델을 사용하는 상황인데 왜 굳이 '퓨샷 학습'이라고 표기했느냐 입니다.
이런 상황 때문에 LLM에 대해 지식이 부족한 고객의 경우 오해하는 상황이 나타났습니다.
'그럼 LLM모델에 질문만 해도 모델이 학습하는거야?'라고 생각하더라고요.
좋은 가르침 부탁드립니다 m(__)m
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<공지사항>
패스트캠퍼스 온라인 강의 수강생분들께,
패스트캠퍼스 온라인 강의 수강생분들께,
안녕하세요.금일 1/15일 패스트캠퍼스에서 공지를 받고 찾아주신 분들이 많은 것 같습니다.
온라인 강의를 수강하는 분들은 슬래시페이지 내 "논문 요약"페이지를 보실 수 있는데요. 이 페이지에 대한 초대권을 1/15일로 마감한다는 공지였습니다.
- 온라인 강의는 평생 소장이라 1/15일 이후에도 계속 들으실 수 있습니다.
- 온라인 강의는 평생 소장이라 1/15일 이후에도 계속 들으실 수 있습니다.
-슬래시페이지 내 멤버 권한을 못받으신 분들은, 댓글로 남겨주시면 천천히 등록해두겠습니다.
- 먼저 슬래시페이지를 구독해주셔야 제가 멤버로 추가할 수 있으니, 구독을 눌러주세요.
- 먼저 슬래시페이지를 구독해주셔야 제가 멤버로 추가할 수 있으니, 구독을 눌러주세요.
감사합니다.
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M
MinGyu Choo
안녕하세요?
출간하신 책과 다른 분들의 책을 몇 권 읽었습니다.
출간하신 책과 다른 분들의 책을 몇 권 읽었습니다.
그 중 퓨샷(Few-shot)에 대한 혼동이 있어 문의 드립니다.
일부 책에서는 '퓨샷 학습' 으로 표기되어 내용을 설명하고 있던데,
여기에서 '퓨샷' 이 '학습'에 대한 영역인가? 라는 의문이 들었습니다.
제가 정의하기로는 '훈련' 또는 '학습'은 모델을 만들 때 사용하는 용어이고,
'유도' 또는 '추론'은 모델을 사용할 때 사용하는 용어로 정의했습니다.
그런데 '퓨샷'은 모델을 사용하는 상황인데 왜 굳이 '퓨샷 학습'이라고 표기했느냐 입니다.
이런 상황 때문에 LLM에 대해 지식이 부족한 고객의 경우 오해하는 상황이 나타났습니다.
'그럼 LLM모델에 질문만 해도 모델이 학습하는거야?'라고 생각하더라고요.
좋은 가르침 부탁드립니다 m(__)m
M
MinGyu Choo
정말 감사합니다. 개념 이해에 큰 도움 되었습니다 :)
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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.