핸즈온 LLM

199

6

장

프롬프트 엔지니어링

이 책의 첫 장에서 대규모 언어 모델 (

LLM

)의 세상에 첫발을 들여놓았습니다. 지도 학습 분류

와 비지도 학습 분류 같은 다양한 애플리케이션을 알아보았습니다.

BERT

나

BERT

의 파생 모

델처럼 텍스트 표현에 초점을 맞춘 모델을 활용했습니다.

그다음 텍스트 생성에 초점을 맞춰 사전 훈련된 트랜스포머 기반 모델을 사용했습니다. 이런

모델은 사용자의

프롬프트

prompt

에 대한 응답으로 텍스트를 생성하는 능력이 뛰어납니다.

프롬

프트 엔지니어링

prompt

engineering

은 생성된 텍스트의 품질을 향상시키기 위해 프롬프트를 설계하

는 방법입니다.

이 장에서 이런 생성 모델을 자세히 살펴보고 프롬프트 엔지니어링, 생성 모델을 사용한 추론,

검증에 대해 알아보고 모델의 출력까지 평가해 보겠습니다.

6.1

텍스트 생성 모델 사용하기

프롬프트 엔지니어링의 기초를 알아보기 전에 텍스트 생성 모델을 활용하는 방법을 알아야 합

니다. 어떤 모델을 선택해야 할까요? 독점 모델과 오픈 소스 모델 중 무엇을 사용하나요? 생성

된 출력을 어떻게 제어할 수 있나요? 이런 질문에 대한 답을 찾아 가면서 텍스트 생성 모델의

사용 방법을 단계적으로 알아보겠습니다.

6

장

프롬프트 엔지니어링

200

2부 사전 훈련된 언어 모델 사용하기

6.1.1

텍스트 생성 모델 선택하기 ...