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신속한 학습/엔지니어링: AI와 대화하는 방법 학습

신속한 엔지니어링은 더 나은 인간과 기계의 상호 작용을 위한 길을 닦는 중요한 기술이 되고 있습니다.

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퀀텀런 예측
2024 년 3 월 11 일

인사이트 요약

프롬프트 기반 학습은 기계 학습(ML)을 변화시켜 신중하게 제작된 프롬프트를 통해 대규모 재교육 없이 대규모 언어 모델(LLM)이 적응할 수 있도록 합니다. 이러한 혁신은 고객 서비스를 강화하고, 작업을 자동화하며, 신속한 엔지니어링 부문에서 경력 기회를 육성합니다. 이 기술의 장기적인 영향에는 정부가 공공 서비스 및 통신을 개선하고 기업이 자동화된 전략으로 전환하는 것이 포함될 수 있습니다.

신속한 학습/엔지니어링 컨텍스트

프롬프트 기반 학습은 머신러닝(ML)의 판도를 바꾸는 전략으로 등장했습니다. 기존 방법과 달리 GPT-4 및 BERT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 광범위한 재교육 없이 다양한 작업에 적응할 수 있습니다. 이 방법은 도메인 지식을 모델로 전달하는 데 필수적인 신중하게 만들어진 프롬프트를 통해 달성됩니다. 프롬프트의 품질은 모델의 출력에 큰 영향을 미치므로 프롬프트 엔지니어링이 중요한 기술이 됩니다. AI에 대한 McKinsey의 2023년 설문조사에 따르면 조직은 생성적 AI 목표를 위해 채용 전략을 조정하고 있으며 프롬프트 엔지니어 채용이 눈에 띄게 증가했습니다(AI 채택 응답자의 7%).

프롬프트 기반 학습의 주요 장점은 대량의 레이블이 지정된 데이터에 대한 액세스가 부족하거나 데이터 가용성이 제한된 도메인에서 운영되는 비즈니스를 지원하는 능력에 있습니다. 그러나 문제는 단일 모델이 여러 작업에서 탁월한 성능을 발휘할 수 있도록 하는 효과적인 프롬프트를 고안하는 데 있습니다. 이러한 프롬프트를 작성하려면 구조와 구문에 대한 깊은 이해와 반복적인 개선이 필요합니다.

OpenAI의 ChatGPT 맥락에서 프롬프트 기반 학습은 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성하는 데 중요한 역할을 합니다. ChatGPT는 신중하게 구성된 프롬프트를 제공하고 사람의 평가를 기반으로 모델을 개선함으로써 단순한 것부터 고도로 기술적인 것까지 광범위한 쿼리를 처리할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 수동 검토 및 편집의 필요성이 줄어들어 원하는 결과를 얻는 데 드는 귀중한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

파괴적 영향

프롬프트 엔지니어링이 계속해서 발전함에 따라 개인은 상황에 더 적합한 응답을 제공하는 AI 기반 시스템과 상호 작용하게 될 것입니다. 이러한 개발을 통해 고객 서비스, 개인화된 콘텐츠 및 효율적인 정보 검색이 향상될 수 있습니다. 개인이 AI 기반 상호 작용에 점점 더 의존함에 따라 원하는 결과를 달성하기 위한 프롬프트를 작성하고 디지털 커뮤니케이션 기술을 향상시키는 데 더욱 분별력이 필요할 수 있습니다.

기업의 경우 프롬프트 기반 학습을 채택하면 비즈니스 운영의 다양한 측면에서 효율성이 높아질 수 있습니다. AI 기반 챗봇과 가상 비서는 고객 문의를 이해하고 고객 지원 및 참여를 간소화하는 데 더욱 능숙해질 것입니다. 또한 신속한 엔지니어링을 소프트웨어 개발에 활용하여 코딩 작업을 자동화하고 수작업을 줄일 수 있습니다. 기업은 이 기술의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 신속한 엔지니어 교육에 투자해야 할 수도 있고, 생성 AI 시스템의 진화하는 기능에 맞게 전략을 조정해야 할 수도 있습니다.

정부 측면에서 신속한 기반 학습의 장기적인 영향은 특히 의료 및 사이버 보안 분야의 공공 서비스 개선으로 나타날 수 있습니다. 정부 기관은 AI 시스템을 사용하여 방대한 데이터를 처리하고 보다 정확한 통찰력과 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 더욱이 AI가 신속한 기반 학습을 통해 발전함에 따라 정부는 이 기술의 선두에 머물기 위해 AI 교육 및 연구에 투자해야 할 수도 있습니다.

신속한 학습/엔지니어링의 시사점

신속한 학습/엔지니어링의 더 넓은 의미는 다음과 같습니다.

프롬프트 엔지니어에 대한 수요가 증가하고 현장에서 새로운 경력 전망을 창출하며 AI 시스템에 대한 효과적인 프롬프트를 작성하는 데 필요한 전문 지식을 육성합니다.
즉각적인 기반 학습을 통해 의료 시스템에서 의료 데이터를 보다 효과적으로 처리하여 더 나은 치료 권장 사항과 의료 결과를 얻을 수 있습니다.
기업은 데이터 중심 전략으로 전환하고 신속한 엔지니어링을 통해 제품 개발, 마케팅 및 고객 참여를 최적화하여 기존 비즈니스 모델을 잠재적으로 혼란에 빠뜨릴 수 있습니다.
신속한 엔지니어링으로 구축된 AI 기반 시스템을 사용하는 정부는 시민과의 보다 신속하고 개인화된 커뮤니케이션을 통해 잠재적으로 더 큰 정치적 참여로 이어질 수 있습니다.
사이버 보안 조치를 강화하기 위해 신속한 엔지니어링을 사용하는 조직과 정부는 민감한 데이터와 중요한 인프라를 보호하는 데 도움을 줍니다.
데이터 분석 및 보고를 자동화하여 기업과 투자자를 위한 재무 통찰력의 정확성과 적시성을 향상시키는 신속한 엔지니어링입니다.