ㅁ 대규모 모델 활용

ㅇ 정의:
대규모 언어 모델(LLM)과 같은 파운데이션 모델을 활용하여 다양한 애플리케이션에 적용하는 방법론.

ㅇ 특징:
– 광범위한 데이터셋에서 학습되어 범용적인 언어 이해 및 생성 능력을 보유.
– 사용자 입력(프롬프트)에 따라 매우 다양한 응답을 생성 가능.
– 미세 조정 없이도 특정 작업에 적용 가능하지만, 최적화를 위해 추가적인 기법이 요구될 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 대량의 텍스트 데이터를 처리하거나 생성해야 하는 경우.
– 범용적인 언어 이해가 필요한 애플리케이션 개발 시.
– 대화형 AI, 텍스트 요약, 번역 등 다양한 NLP 작업에 활용.

ㅇ 시험 함정:
– 대규모 모델의 한계 및 윤리적 문제를 간과하는 경우.
– 모델의 응답이 항상 정확하지 않으며, 데이터 편향성의 영향을 받을 수 있다는 점.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “대규모 모델은 미세 조정 없이도 다양한 작업에 활용 가능하다.”
– X: “대규모 모델은 항상 정확한 결과를 제공한다.”

================================

1. 프롬프트 엔지니어링

ㅇ 정의:
대규모 언어 모델(LLM)의 출력 품질을 최적화하기 위해 입력 문장을 설계하는 기술.

ㅇ 특징:
– 모델의 성능은 입력 문장의 구조와 내용에 크게 의존.
– 다양한 실험을 통해 최적의 입력 형식을 찾아야 함.
– 단순한 문장 구조 변화로도 출력 결과가 크게 달라질 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 특정 작업에 대해 모델의 응답 품질을 높이고자 할 때.
– 미세 조정 없이 모델을 활용해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 프롬프트 설계만으로 모든 문제를 해결할 수 있다고 생각하는 경우.
– 모델의 출력이 항상 프롬프트에 따른다는 오해.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “프롬프트 엔지니어링은 입력 문장의 설계를 통해 모델의 출력 품질을 높이는 기법이다.”
– X: “프롬프트 엔지니어링은 모델의 성능을 근본적으로 개선하는 방법이다.”

ㅁ 추가 학습 내용

프롬프트 엔지니어링과 관련된 학습 내용을 다음과 같이 정리합니다:

1. **프롬프트 엔지니어링의 대표적인 기법들**
– 체인 오브 소트(Chain of Thought): 복잡한 문제를 해결할 때, 모델이 단계별로 사고 과정을 표현하도록 유도하는 기법입니다. 이를 통해 모델의 논리적 사고력을 강화하고, 보다 정확한 결과를 도출할 수 있습니다.
– Few-shot Learning: 모델이 소수의 예제를 통해 학습하도록 하는 방식입니다. 프롬프트에 몇 가지 예제를 포함시켜 모델이 적절한 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 새로운 입력에 대해 적절한 출력을 생성하도록 합니다.
– Zero-shot Learning: 사전 학습된 모델을 기반으로, 예제 없이도 특정 작업을 수행하도록 유도하는 기법입니다. 이는 모델의 일반화 능력을 활용하는 방식입니다.

2. **대규모 모델 활용 시 발생할 수 있는 윤리적 문제**
– 데이터 편향: 모델이 학습된 데이터에 편향이 포함되어 있을 경우, 결과물 역시 편향될 가능성이 높습니다. 이는 특정 집단에 대한 차별이나 불공정한 결과를 초래할 수 있습니다.
– 프라이버시 침해: 대규모 모델이 민감하거나 개인적인 정보를 포함한 데이터로 학습될 경우, 모델의 출력이 개인 정보를 유출할 가능성이 있습니다.
– 책임 소재: 모델의 결과에 대한 책임을 누가 질 것인가에 대한 문제가 발생할 수 있습니다. 특히, 잘못된 정보나 윤리적으로 문제가 있는 결과를 생성할 경우 책임 소재가 불분명해질 수 있습니다.

3. **프롬프트 엔지니어링의 한계점**
– 복잡한 작업에서의 비효율성: 프롬프트를 설계하는 과정이 복잡한 작업에서는 매우 까다로울 수 있으며, 올바른 출력을 얻기 위해 여러 번의 시도와 수정이 필요할 수 있습니다.
– 모델의 내재적 한계: 프롬프트 엔지니어링은 모델의 성능을 최대한 활용하는 방법이지만, 모델 자체의 한계(예: 논리적 사고 부족, 특정 분야에 대한 이해 부족 등)를 극복할 수는 없습니다.
– 일반화 어려움: 특정 작업에 최적화된 프롬프트는 다른 작업이나 상황에서 효과적이지 않을 수 있습니다. 이는 프롬프트 설계의 유연성을 제한할 수 있습니다.