RD 로그 이야기

이번 강의에서는 프롬포터를 더욱더 잘 쓰기 위한 수업을 한다. 그냥 ' 너 뭐 해' 이런 식으로 ai를 사용하는 것이 아닌답을 낼 수 있는 방향으로 가이드하고, 바운더리를 설정하는, 그래서 ai가 더 복잡한 내용을 추론할 수 있도록 해야 한다고 한다. 그에 대한 방법은 아래와 같다. 1. 순서대로 생각하기 2. 타겟 독자와 톤 앤 매너를 알려주기3. 한가지 토픽만 사수하기 4. 반대 의견을 물어보기 5. 대안을 물어보기 6. 예시를 더 디테일하게 설명하기 근데 만약에 ai한테 물어봐야 하는 주제가 너무 복잡하다면? 이럴 때는 프롬포트 chaining을 해야 한다고 한다. 프롬포트 chaining 이란 체인이 하나하나 연결되어 있는 것처럼 질문을 작게 쪼개 하나씩 연결 지어서 하면 된다. 1. 나..

prompts : 디테일한 정보와 좋은 질문을 하는 것을 뜻한다 구글에서 알려주는 프롬포트는 이렇다.1. 페르소나 : 어떤 사람이 대답하길 원하는지 ai에게 말을 해줘야 한다2. Task : 무슨 답변을 원하는지 원하는 걸 말해야 한다3. Format : 어떤 형식으로 답변을 받길 원하는지 4. Context : 어떤 상황에서 이런 질문을 하는지 나만 알고 있는 백그라운드를 설명해야 한다. 프롬포터를 더 잘 쓰기 위한 팁까지 줬는데,팁은 아래와 같다 1. ai에게 레펀스와 같은 참고할 수 있는 예시를 준다2. 다양한 모델을 참고할 수 있도록 텍스트뿐 아니라 참고 이미지 등도 준다 (미용실에서 원하는 머리를 설명할 때 말로만 하는 게 아닌 사진을 보여주 듯)3. 대답을 주고받으며 상호작용을 통해 더 좋..

AI가 어떤 실수를 하는지 아는게 중요하다. 이를 인지해야 AI 결과물을 더욱더 효과적으로 사용할 수 있기 때문 1. AI의 편향성 (Bias)AI 모델은 학습 데이터에 담긴 역사적, 사회적 편향을 그대로 재현할 수 있다. 데이터가 불완전하거나 특정 방향으로 쏠려 있을 때 발생한다.예시: '사무실' 이미지를 생성하라고 하면 도심의 고층 빌딩만 보여주는 경우다. 이는 학습 데이터가 도시 중심의 비즈니스 허브에 집중되어 있어 재택근무나 시골의 작업실 등을 반영하지 못하기 때문이다.해결법: 구체적인 맥락(대상, 니즈 등)을 프롬프트에 추가하거나, 편향된 결과가 나왔을 때 이를 지적하고 수정을 요청하는 후속 프롬프트를 사용해야 한다.2. 지식 차단 (Knowledge cutoff)지식 차단이란 AI 모델의 학습..