구글 프롬프트 엔지니어링 백서(Google Prompt Engineering Whitepaper)
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프롬프트 엔지니어링
구글 프롬프트 엔지니어링 백서 보러가기 Prompt Engineering www.kaggle.com 2025년 4월 11일, 구글의 Lee Boonstra는 69페이지 분량의 프롬프트 엔지니어링 백서를 발행했다.내용 프롬프트 엔지니어링에 대한 간단한 소개, LLM 컨트롤, 프롬프트 테크닉과 Best Practices로 구성되어 있다.쭉 살펴보니 프롬프트 엔지니어링에 대한 지식이 없는 사람들이 입문하기 좋은 정도의 수준인 것으로 보인다.다만 내가 주목한 부분은 이 백서가 구글에서 실제 Gemini의 프롬프트 엔지니어링을 수행하며 깨달은 점을 기술하고 있기 때문에 실무에서 어떤 테크닉과 노하우를 사용하고 있는지 알 수 있다는 점이었다.특히, 테크닉별, 목적별 LLM 설정까지 공개하여 실무에서 활용할 때 충분..
[프롬프트 엔지니어링 기초] 프롬프트 엔지니어링 테크닉(2)
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프롬프트 엔지니어링
학습자료: 최고의 프롬프트 엔지니어링 강의(김진중) 프롬프팅 확장 테크닉: 예시를 제공하고 생각하게 만들기1. 전문가 역할극 프롬프팅(Expert Prompting)프롬프트 디자인에서 역할을 설정하는 것과 동일한 방법으로, LLM에게 전문가로서 응답하도록 요청하는 방법LLM에게 먼저 프롬프트나 질문에 관련된 특정 분야의 전문가를 찾아달라고 요청하고, 대답도 마치 전문가인 것처럼 질문에 응답하도록 함 2. 위키피디아에 따르면(According to Wikipedia)단순히 ‘위키피디아를 참조해서 답하세요’라고 하는 것만으로도 높은 성능을 얻을 수 있는 기법LLM이 사전에 학습한 지식 베이스가 있다면 해당 내용을 참조하라고 하는 것만으로도 더 정확한 답변을 얻을 수 있음예를 들어, 질문할 때 질문이나 답변을..
[프롬프트 엔지니어링 기초] 프롬프트 엔지니어링 테크닉(1)
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프롬프트 엔지니어링
학습자료: 최고의 프롬프트 엔지니어링 강의(김진중) 프롬프팅 테크닉프롬프팅이란? 원하는 결과를 더 정확하게 잘 이끌어내는 것을 목표로 프롬프트를 디자인하는 것 1. 예시 제공모든 프롬프팅 기법 중 가장 기본이 되는 기법Zero-Shot(제로샷): 예제를 제공하지 않음One-Shot(원샷): 한 개의 예제를 제공Few-Shot(퓨샷): 두 개 이상의 예제를 제공퓨샷은 간단하게는 2~3개, 본격적으로 사용할 때는 10개 이상의 예제를 제공번역 같은 태스크의 경우에는 예제를 제공하는 것과 제공하지 않는 것의 성능 차이가 크지 않지만, 번역 스타일을 변경하는 등의 경우에는 퓨샷을 사용하는 것이 효과적 Prompt고양이: 동물오렌지: 과일토마토: 식물비둘기:Output조류 퓨샷은 파라미터(모델의 크기) 크기가 큰..
[프롬프트 엔지니어링 기초] 프롬프트 엔지니어링 과정
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프롬프트 엔지니어링
학습자료: 최고의 프롬프트 엔지니어링 강의(김진중) 프롬프트 엔지니어링 과정1. 프롬프트 결과 설정최종적으로 얻고자 하는 정보의 종류와 형태 결정2. 프롬프트 평가 설계설정한 목표를 달성하고자 할 때 프롬프트의 효과를 어떻게 평가할지에 대한 기준 마련. 프롬프트 결과를 측정하는 매커니즘을 개발하는 것을 포함. 업무에서는 프롬프트 자동화가 필요하기에 가장 중요한 과정3. 그라운딩 설계 및 평가AI가 답변을 생성할 때 신뢰할 수 있는 정보나 데이터에 기반하여 정확성과 연관성을 확보하는 과정. 모델이 참조할 기초 데이터나 사실들을 정리4. 프롬프트 디자인앞서 정의한 목표와 평가 기준에 따라 실제 프롬프트를 설계. 창의성과 실험적 접근이 필요하며, 여러 시도를 통해 최적의 프롬프트 구조를 찾아감5. 모니터링 및..
[프롬프트 엔지니어링 기초] LLM, 프롬프트 엔지니어링
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프롬프트 엔지니어링
학습자료: 최고의 프롬프트 엔지니어링 강의(김진중) 프롬프트 엔지니어링이란? 자연어로 컴퓨터와 상호작용하는 것LLMBERT(2018): LLM의 시초격 모델트랜스포머생성 가능한 텍스트 길이의 제한 대폭 개선, 처리 속도 대폭 향상, 양방향 문맥 이해로 주어진 단어의 의미를 전체 문장의 맥락에서 파악하는 것까지 가능셀프-어텐션(self-attention): 문장 내 단어들 간의 관계를 학습하여 중요한 정보에 더 많은 가중치를 두고 집중하도록 만드는 기술. 각 단어는 문장 내 다른 모든 단어와의 관계를 평가하며, 이 과정에서 중요한 단어나 구문에 더 높은 점수를 부여하여 해당 정보에 집중하게 됨예시: “The movie was not bad at all.” 이라는 문장에서 기존 모델들은 not, bad와 같..
helena1129
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