에이전트 시대의 AI 시스템 설계

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에이전트 시대의 AI 시스템 설계

기초 모델이 프롬프트에 주어진 예시나 지시사항만으로도 새로운 작업에 적응하는 능력을 가

리켜

컨텍스트 내 학습

in

-

context

learning

이라고 부른다. 이 능력은 애초에 기초 모델을 다양한 작업

형식과 지시사항이 포함된 다채로운 데이터셋으로 훈련한 덕분에 생긴 것이다. 사용자가 특정

작업에 대한 예시를 프롬프트에 포함해서 모델에 제공하면, 모델은 거기에 깔린 패턴들을 파악

해서 새 생성 사례들에 적용한다. 이 과정에서 모델의 가중치는 변경되지 않는다. 단지 모델이

이미 지닌 지식을 활용해서 새로운 작업을 수행할 뿐이다.

1.5.1

제로샷 학습

제로샷 학습

zero

-

shot

learning

은 모델에게 아무런 예시도 제공하지 않고 작업을 수행하도록 지시하

는 것을 말한다. 이 기법은 모델이 사전훈련에서 얻은 지식과 자연어 지시사항을 이해하는 능

력에 의존한다. 예를 들어 제미나이 플래시에 다음과 같은 프롬프트를 입력해 보자.

클로드 모네의 *인상, 해돋이*(Impression, Sunrise)에 나타난 빛의 사용을 분석하고, 이

것이 어떻게 인상주의 기법의 전형이 되었는지 설명해 보세요.

그러면 다음과 비슷한 답변을 내놓을 것이다(모델 출력은 비결정론적

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이라서 결과가 다를 수

있다 ).

*인상, 해돋이*에서 모네는