정성적 영역의 프롬프팅과 엔지니어링 방식에 중점을 둔 수업입니다. 프롬프트 엔지니어링의 여러 기법을 살펴보고 실습하며, 수업 이후에 각 도메인에서 응용할 수 있는 내용으로 구성했습니다.
따라서 파이썬 코드 작성법이나 LLM 파이프라이닝은 하지 않아요.
→ 코드 사용시 제가 미리 만든 템플릿을 사용합니다.
✅ 수업에서 다룰 언어 모델은 주로 상용화 모델입니다.
저는 "상용화 모델" 서비스 구축을 위한 프롬프트 엔지니어이기 때문에, 젬마, 미스트랄, llama 계열등의 모델은 크게 다루지 않습니다. 자체 모델을 구축을 위한 프롬프트 엔지니어링은 수업의 중점이 아님을 염두해주세요.
그래도, 선수지식이나 사전 공부를 원하시는 분들은 다음 세 가지를 추천 드립니다.
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(1)번을 제외하고 (2)/(3)번은 영어 자료인데요. 수업에서 (2)번을 2주 차에 다룰테니 너무 어렵다고 느끼지 않으셔도 될 것 같습니다 : )
(1) 수강 신청 후 제공되는 5시간 분량 VOD
5시간 분량의 온라인 영상은 중요한 프롬프트 엔지니어링 기초와 심화 기법을 다룬 내용이에요.
Basic- Advanced - Applications
Basic
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Zero-shot Prompting
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Few-shot Prompting
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Chain-of-Thought Prompting
Advanced
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Self-Consistency
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Generate Knowledge Prompting
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Prompt Chaining
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Tree of Thoughts
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Retrieval Augmented Generation
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Automatic Reasoning and Tool-use (ART)
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Active-Prompt
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Directional Stimulus Prompting
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ReAct
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Reflection
Application
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Data generation
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Code generation
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Function calling
(2) 프롬프트 엔지니어링 기법 논문
프롬프트 엔지니어링에 대한 44개의 연구 논문을 요약한 페이퍼입니다. 최근 2년간, 프롬프트 엔지니어링의 수요가 증가하면서 여러 연구자들이 언어모델로부터 정보 추출의 정확성을 높이기 위한 다양한 기법을 개발했는데요 (약 39개 기법). 그 흐름을 파악하기 좋은 논문입니다. 각 NLP 작업에 해당하는 다양한 데이터셋과 프롬프트 전략의 성능을 설명한 부분도 읽어보시면 좋아요.
A Survey of Prompt Engineering Methods in Large Language Models For Different NLP Tasks
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