큐 엔지니어링 전문가가 되기 위한 6주 학습 과정(대본)

선물(직업 등)

인공 지능(AI) 분야가 계속 성장함에 따라 큐 엔지니어링은 유망한 직업으로 자리 잡았습니다. 오늘날 많은 사람들이 대규모 언어 모델(LLM)과 효과적으로 상호 작용할 수 있는 기술을 습득하기 위해 노력하고 있습니다. 여러분도 같은 열망을 가지고 있나요? 어디서부터 어떻게 시작하고 어떻게 진행해야 할지 고민 중이신가요? 신속한 엔지니어링 전문가가 될 수 있도록 이 학습 과정을 제공합니다. 이 포괄적인 가이드는 기초부터 고급 기술까지 프롬프트 엔지니어링을 단계별로 마스터할 수 있도록 설계되었습니다. 초보자든 숙련자든 상관없이 이 체계적인 학습 과정을 통해 LLM을 마스터하는 데 필요한 지식과 실용적인 기술을 습득할 수 있습니다.

개요

• 큐 프로젝트가 무엇인지 이해합니다.
• 6주 만에 프롬프트 엔지니어링을 마스터하는 방법을 알아보세요.
• 매주 학습해야 할 내용과 연습 방법을 알아보세요.

디렉토리(컴퓨터 하드 드라이브에 있음)

1. 1주차: 큐 엔지니어링 소개
2. 2주차: 프롬프트를 위한 LLM 설정하기
3. 3주차: 효과적인 프롬프트 작성
4. 4주차: 프롬프트 패턴 이해하기
5. 5주차: 고급 프롬프트 팁
6. 6주차: 고급 프롬프트 전략
7. 일반적인 문제

1주차: 큐 엔지니어링 소개

프롬프트 엔지니어링 여정의 첫 주에는 다음 주제에 집중하세요.

팁 프로젝트란 무엇인가요?

• NLP에서 큐 엔지니어링의 개념과 그 중요성을 이해합니다.
• 효과적인 프롬프트를 작성하는 방법과 언어 모델링 출력에 미치는 영향을 이해합니다.
• 큐 엔지니어링의 역사적 배경과 진화 과정, 그리고 시간이 지남에 따라 어떻게 발전해 왔는지 알아보세요.

LLM은 어떻게 작동하나요?

• LLM의 기본 사항을 살펴보고 기술적인 용어가 아닌 간단한 언어로 작동 원리를 이해하세요.
• 간단한 비유와 예시를 통해 LLM이 어떻게 훈련되고 작동하는지 알아보세요.
• GPT-4o, 라마, 미스트랄 등 다양한 LLM과 그 고유한 기능 및 적용 시나리오에 대해 알아보세요.

엔지니어링의 역할에 대한 단서

• 팁 엔지니어, 데이터 과학자 등의 직책에 필요한 직무 설명과 구체적인 기술을 이해합니다.
• 실제 프로젝트와 샘플 작업을 통해 큐 엔지니어링의 실제 적용에 대해 알아보세요.

큐 엔지니어링의 실제 적용

• 다양한 산업 분야에서 큐 엔지니어링을 성공적으로 적용한 사례 연구를 소개합니다.
  예시:직장에서의 LLM: 직무 분류를 위한 큐 엔지니어링 활용 사례 연구.
• 큐 엔지니어링이 AI 모델의 성능에 미치는 영향에 대해 논의하고 이러한 모델의 효율성을 개선할 수 있는 방법을 이해합니다.

실천에 옮기다

1. LLM 차트 살펴보기MMLU-Pro, 후암엔에벌, 챗봇 아레나 등 다양한 벤치마크에 대해 알아보세요. 다양한 LLM 차트를 살펴보고 다양한 벤치마크에서 현재 선두를 달리고 있는 모델에 대해 알아보세요.
   예시:개방형 LLM 리더보드를 위한 허깅 페이스 스페이스및LLM 순위 | 인공 분석
2. 핵심 기술 파악 및 팁 분석 엔지니어링 사례 연구직무 설명과 전문가 프로필을 살펴봄으로써 큐잉 엔지니어에게 필요한 공통 기술과 자격을 파악하는 것부터 시작합니다. 다양한 산업에서 큐잉 엔지니어링의 실제 적용 사례를 조사하고 요약하여 큐잉이 설계되는 방식과 그 결과를 중심으로 살펴봅니다.
   예시:사례 연구 - 팁 프로젝트및13가지 실제 사용 사례에서 제너레이티브 AI 기반 AI 애플리케이션이 미치는 영향.

2주차: 프롬프트를 위한 빅 언어 모델 설정하기

이번 주에는 다양한 방식으로 프롬프트하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 설정하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 사용자는 언급된 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다.

LLM 웹사이트에서 직접 액세스

• LLM의 웹 플랫폼을 통해 이러한 모델을 직접 사용하는 방법을 알아보세요.
• 인기 있는 빅 언어 모델링 플랫폼에서 계정을 만드는 방법과 인터페이스를 탐색하는 방법을 알아보세요.

로컬에서 오픈 소스 LLM 실행

• 로컬 머신에서 실행되도록 오픈 소스 LLM(예: Llama3, Mistral, Phi3 등)을 설정하는 프로세스를 Hugging Face 또는 다음을 사용하여 살펴보세요. Ollama 및 msty.app 또는 Open WebUI.
• 다양한 오픈 소스 LLM의 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항을 이해합니다.

API를 통한 프로그래밍 방식 액세스

• API 액세스 권한을 신청하는 방법을 알아보세요. 예를 들어 플랫폼을 통해 GPT-4o, 클로드, 제미니 등과 같은 LLM에 API 액세스를 제공하고, 포옹 얼굴 추론 API를 사용하여 라마, 파이, 젬마 등과 같은 모델에 액세스할 수 있습니다.
• API 키를 구성하고 다양한 애플리케이션에 통합하여 프롬프트 생성하는 방법을 알아보세요.
  AI 콘텐츠 랩에서 API 키 설정

실천에 옮기다

1. 웹사이트를 통해 LLM에 액세스계정을 생성하고 LLM 웹사이트에서 직접 프롬프트를 생성해 보세요.
2. 로컬에서 오픈 소스 LLM 설정가이드에 따라 로컬 오픈 소스 LLM을 다운로드, 설치 및 구성하고 다양한 프롬프트를 사용하여 테스트하세요.
3. API 키 등록OpenAI와 같은 공급자로부터 API 키를 얻는 프로세스를 완료하고 해당 키를 사용하여 프롬프트를 생성하는 간단한 스크립트를 작성합니다.

3주차: 효과적인 프롬프트 작성

이번 주에는 명확한 명령, 예제, 반복, 구분 기호, 구조화된 형식 및 온도 매개변수를 중심으로 언어 모델을 효과적으로 부트스트랩하는 다양한 힌트 유형을 만드는 방법에 대해 알아보세요.

명확하고 구체적인 지침 작성

• 모델이 원하는 결과물을 생성하도록 안내하는 명확하고 구체적인 지침을 작성하는 방법을 알아보세요.
• 모호함을 피하고 응답의 정확성을 높이는 데 있어 명확성과 구체성의 중요성을 이해합니다.

구체적인 사용 예

• 프롬프트에 구체적인 예를 사용하여 컨텍스트를 제공하고 모델 출력의 관련성을 개선하는 기법을 알아보세요.
• 예시를 통해 예상되는 형식 또는 응답 유형을 시연하는 방법을 알아보세요.

큐 변환 및 반복

• 출력 품질 향상을 위한 단서 변환 및 반복 작업의 이점을 살펴보세요.
• 프롬프트의 작은 변화가 어떻게 결과를 크게 개선할 수 있는지 알아보세요.

구분 기호 사용

• 프롬프트에서 구분 기호를 효과적으로 사용하여 서로 다른 섹션이나 입력 유형을 구분하는 방법을 알아보세요.
• 구분 기호 사용 예시를 통해 프롬프트의 구조와 가독성을 높이는 방법을 알아보세요.

구조화된 출력 형식 지정

• 응답의 일관성과 체계성을 보장하기 위해 프롬프트에 구조화된 출력 형식을 지정하는 것이 얼마나 중요한지 이해합니다.
• 예상 출력 형식을 명확하게 정의하는 기술을 배워보세요.

작동 온도 매개변수

• 언어 모델링에서 온도 매개변수의 개념과 이것이 출력의 창의성과 무작위성에 미치는 영향에 대해 알아보세요.
• 온도 매개변수를 조정하여 다양성과 일관성 사이의 균형을 찾고 모델의 반응을 제어하는 방법을 알아보세요.

실천에 옮기다

1. 명확하고 구체적인 지침 작성명확하고 구체적인 지침이 포함된 프롬프트를 만들고 명확성이 모델 출력에 어떤 영향을 미치는지 관찰하세요.
2. 구체적인 사용 예예제를 포함할 때와 포함하지 않을 때 출력의 관련성 차이를 비교하려면 프롬프트에 구체적인 예제를 포함하세요.
3. 큐 변환 및 반복프롬프트를 다양하게 변경하고 반복하여 작은 변화로 결과가 얼마나 개선되는지 확인하세요.
4. 구분 기호 사용구분 기호를 사용하여 프롬프트의 여러 섹션을 구분하고 응답의 구조와 가독성에 미치는 영향을 분석합니다.

4주차: 프롬프트 패턴 이해하기

이번 주에는 LLM(대규모 언어 모델) 출력의 일반적인 문제를 해결하기 위해 재사용 가능하고 구조화된 접근 방식을 제공하는 고급 기술인 힌트 패턴에 대해 알아보겠습니다.

큐 모드 개요

• 큐잉 패턴의 개념과 LLM을 위한 효과적인 큐를 작성하는 데 있어 큐의 역할을 이해합니다.
• 힌트 패턴이 특정 반복 문제에 대해 재사용 가능한 솔루션을 제공하는 소프트웨어 엔지니어링에서 힌트 패턴과 디자인 패턴의 유사점에 대해 알아보세요.
• 프롬프트 모델을 살펴보는 목적은 재사용하고 다양한 시나리오에 맞게 조정할 수 있는 프롬프트 작성 프레임워크를 제공하여 프롬프트 엔지니어링을 더 쉽게 만드는 것입니다.

입력 의미론

• 입력 시맨틱 카테고리와 LLM이 제공된 입력을 이해하고 처리하는 방식에 대해 알아보세요.
• LLM과 상호 작용하는 사용자 지정 언어 또는 기호를 정의하는 '메타 언어 생성' 프롬프트 패턴에 대해 알아보세요.

출력 사용자 지정

• 특정 요구 사항이나 형식에 맞게 LLM의 출력을 조정하는 데 중점을 둔 출력 사용자 지정 카테고리를 이해합니다.
• '템플릿' 프롬프트 모드를 탐색하여 LLM 출력이 정확한 템플릿 또는 형식을 따르는지 확인하세요.
• 결과물을 생성할 때 LLM이 특정 역할이나 관점을 맡는 '역할' 큐잉 모델에 대해 알아보세요.

오인 식별

• LLM 출력에서 잠재적인 오류를 감지하고 해결하는 데 중점을 둔 오류 인식 카테고리를 학습합니다.
• 유효성 검사를 위해 출력물에 사실 목록을 생성하는 '사실 체크리스트' 프롬프트 모드에 대해 알아보세요.
• '반영적' 프롬프트 모델을 살펴보고, LLM이 자신의 결과물을 반성하고 잠재적인 오류나 개선이 필요한 영역을 식별하도록 유도합니다.

큐 최적화

• 프롬프트의 품질을 보장하기 위해 LLM에 전송되는 프롬프트를 최적화하는 데 중점을 둔 프롬프트 최적화 카테고리에 대해 알아보세요.
• 보다 정확한 답변을 위해 사용자 질문을 최적화하도록 안내하는 '질문 최적화' 프롬프트 모델에 대해 알아보세요.
• 대체 접근법 프롬프트 모델을 살펴보고 작업을 완료하거나 문제를 해결하는 여러 가지 방법을 LLM에서 제공하는지 확인하세요.

상호 작용 및 컨텍스트 제어

• 상호작용의 범주를 이해하면 사용자와 LLM 간의 상호작용의 역동성이 향상되어 대화가 더욱 매력적이고 효과적으로 이루어집니다.
• LLM이 질문을 통해 대화를 주도하는 '역방향 상호작용' 프롬프트 모델에 대해 알아보세요.
• 대화에서 컨텍스트 정보를 유지하고 관리하는 데 중점을 둔 컨텍스트 제어 카테고리에 대해 알아보세요.
• '컨텍스트 관리자' 프롬프트 모델을 살펴보고 진행 중인 대화에서 일관성과 관련성을 보장하세요.

운동

1. 다양한 큐 패턴 살펴보기다양한 큐잉 패턴을 살펴보고 LLM 출력에서 반복되는 특정 문제를 해결하는 방법을 이해합니다.
2. 큐 패턴 분석의 예큐 패턴의 실제 사용 사례를 살펴보고 특정 목표와 결과를 달성하는 방법을 이해합니다.
3. 큐잉 패턴 식별 및 분류주어진 예제에서 다양한 단서 패턴을 인식하고 적절한 카테고리로 분류하는 연습을 합니다.
4. 여러 큐잉 모드 결합여러 큐잉 모드를 결합하여 더 복잡한 큐잉 문제를 해결하고 전반적인 결과물을 개선하는 방법을 살펴보세요.

5주차: 고급 프롬프트 기술

이번 주에는 프롬프트의 효과와 정교함을 더욱 향상시킬 수 있는 고급 프롬프트 기법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다.

N샷 팁

• 모델의 반응을 유도하기 위해 0개, 1개 또는 그 이상의 예시(N샷)를 제공하는 N샷 팁에 대해 알아보세요.
• N샷 팁이 컨텍스트와 예제를 제공하여 모델 출력의 정확성과 관련성을 향상시키는 방법을 알아보세요.

사고 체인

• 안내 모델을 통해 문제에 대해 단계별로 추론하는 생각의 사슬(COT) 기법을 살펴보세요.
• 이 방법을 통해 보다 일관성 있고 논리적으로 일관된 결과물을 생성하는 방법을 알아보세요.

자체 일관성

• 자체 일관성 있는 방법을 이해하려면 모델에 여러 솔루션을 생성하도록 유도한 다음 가장 일관성 있는 솔루션을 선택해야 합니다.
• 이 기술을 통해 생성된 응답의 신뢰성과 정확성을 향상시키는 방법을 알아보세요.

생각 트리

• 모델이 주어진 문제에 대해 여러 경로와 잠재적 결과를 고려하도록 유도하는 사고 트리 기법에 대해 알아보세요.
• 이러한 분기 사고 과정을 촉진하고 의사 결정 능력을 향상시키는 단서를 구성하는 방법을 알아보세요.

마인드맵

• 모델이 상호 연결된 아이디어와 개념의 네트워크를 구축하는 마인드맵 접근 방식을 살펴보세요.
• 이 기술을 사용하여 보다 포괄적이고 다각적인 응답을 생성하는 방법을 알아보세요.

운동

1. N샷 팁 구현하기모델에 대한 몇 가지 예시(N샷)를 제공하고 응답의 관련성과 정확성이 어떻게 향상되는지 관찰합니다.
2. 생각 체인을 사용해 보세요문제에 대한 모델의 단계별 추론을 안내하고 출력의 일관성을 분석하는 프롬프트를 만듭니다.
3. 자체 일관성 적용: 모델에 큐를 보내 문제에 대한 여러 솔루션을 생성하고 가장 일관된 솔루션을 선택하여 신뢰성을 향상시킵니다.
4. 사고력 트리 사용모델이 여러 경로와 결과를 고려하고 의사 결정 과정을 평가하도록 장려하는 프롬프트를 개발합니다.

6주차: 고급 큐 디자인 전략

이번 주에는 언어 모델과의 상호 작용을 더욱 강력하고 정확하게 향상시킬 수 있는 고급 큐 디자인 전략을 살펴봅니다.

React

• do React 기술을 사용하여 모델이 '행동'하고 '추론'할 수 있도록 함으로써 새로운 작업을 학습하고 의사 결정이나 추론을 내릴 수 있습니다.
• 이 접근 방식을 사용하여 더욱 인터랙티브하고 매력적인 결과물을 생성하는 방법을 알아보세요.

재진술 및 응답 프롬프트

• '다시 진술하고 응답하기' 기법을 이해하려면 모델에 주어진 입력을 다시 진술한 다음 응답하라는 메시지를 표시해야 합니다.
• 이 접근 방식이 어떻게 명확성을 개선하고 동일한 입력에 대한 다양한 보기를 제공하는지 알아보세요.

자체 최적화

• 모델이 스스로 응답을 검토하고 개선하여 정확성과 일관성을 향상하도록 유도하는 '자체 최적화' 방법을 살펴보세요.
• 이 기술을 통해 자기 평가를 장려하여 결과물의 품질을 향상시킬 수 있는 방법을 살펴보세요.

반복 팁

• 반복적인 큐잉과 피드백을 통해 모델의 출력을 지속적으로 최적화하는 '반복 큐잉' 접근 방식에 대해 알아보세요.
• 이 기술을 통해 시간이 지남에 따라 응답의 품질과 관련성을 어떻게 개선할 수 있는지 알아보세요.

체인 기술

• 인증 체인환각 현상을 줄이기 위한 검증 질문과 그 답변의 사용.
• 지식 체인동적 지식을 기반으로 포괄적인 응답을 생성하는 프롬프트를 만듭니다.
• 감정 사슬: 프롬프트 끝에 감정적 자극을 추가하여 모델의 성능을 향상시키세요.
• 밀도 체인: 점점 더 상세하지만 길이가 늘어나지 않는 여러 개의 요약을 생성합니다.
• 기호 체인연쇄된 중간 추론 단계에서 압축된 기호적 공간 표현을 사용하여 복잡한 환경을 표현합니다.

실천에 옮기다

1. 리액트 기술 구현하기: 모델에 특정 자극에 반응하거나 응답하도록 요청하는 프롬프트를 만들고 출력의 상호 작용성을 평가합니다.
2. 재진술 및 응답 프롬프트 사용모델에 입력을 다시 입력한 다음 응답하라는 메시지를 표시하고 명확성과 다양성을 위해 출력을 분석해 보세요.
3. 애플리케이션 자체 최적화정확성과 일관성을 높이기 위해 모델이 응답을 검토하고 개선하도록 장려하는 팁을 개발합니다.
4. 체인 기술 살펴보기다양한 연쇄 기술(예: 자연어 추론 체인, 지식 체인)을 사용하여 일련의 단서를 만들고 응답의 일관성과 깊이를 평가합니다.

평결에 도달하기

이 학습 과정을 따라가면 누구나 큐 엔지니어링 전문가가 될 수 있습니다. 이 과정을 통해 효과적인 힌트를 설계하고 고급 기술을 사용하여 대규모 언어 모델의 성능을 최적화하는 방법에 대해 심층적으로 이해할 수 있습니다. 이러한 지식을 바탕으로 복잡한 작업을 처리하고 모델 결과를 개선하며 성장하는 AI 및 머신러닝 분야에 기여할 수 있습니다. 새로운 접근 방식을 지속적으로 연습하고 탐구하면 이 역동적이고 흥미로운 분야의 최전선에 서게 될 것입니다.

큐 엔지니어링은 제너레이티브 AI 모델을 구축하고 훈련하는 데 있어 핵심적인 부분입니다. 포괄적이고 완벽한 제너레이티브 AI 캡스톤 프로그램을 통해 큐 엔지니어링과 제너레이티브 AI의 다른 모든 측면을 마스터하세요. 이 과정에서는 AI 기초부터 고급 기술까지 다양한 요구 사항에 맞게 제너레이티브 AI 모델을 미세 조정하는 데 도움이 되는 내용을 다룹니다. 지금 과정 보기!

일반적인 문제

Q1. 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요? 프롬프트 엔지니어링이 중요한 이유는 무엇인가요?

A. 큐 엔지니어링은 매크로 언어 모델이 원하는 출력을 생성하도록 안내하는 입력을 설계하는 것을 말합니다. 이는 AI가 생성하는 응답의 정확성과 관련성을 향상시키는 데 필수적입니다.

Q2. 빅 언어 모델을 사용하기 위한 일반적인 도구와 플랫폼에는 어떤 것이 있나요?

A. 일반적으로 사용되는 도구 및 플랫폼으로는 OpenAI의 GPT 모델, Hugging Face, Ollama, Llama 등이 있습니다. 미스트랄 및 기타 대규모 언어의 오픈 소스 모델.

Q3. 초보자는 큐 엔지니어링에 대해 어떻게 배우기 시작하나요?

A. 초보자는 자연어 처리(NLP) 및 빅 언어 모델링의 기본 사항을 이해하고 간단한 프롬프트를 실험한 다음 이 학습 경로에 언급된 고급 기술을 점차적으로 살펴보는 것으로 시작할 수 있습니다.

Q4. 신속한 엔지니어링 분야에서 일하기 위해 필요한 핵심 기술은 무엇인가요?

A. 핵심 기술에는 NLP 능력, 대규모 언어 모델에 대한 이해, 효과적인 프롬프트 설계 능력, 프로그래밍 및 API 통합에 대한 친숙함이 포함됩니다.

Q5. 큐 엔지니어링은 실제 애플리케이션에 어떤 영향을 미치나요?

A. 효과적인 큐 엔지니어링은 고객 서비스 및 콘텐츠 생성부터 데이터 분석 및 의사 결정 지원에 이르기까지 여러 산업 분야에서 AI 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.