단순히 일반적인 질문을 던지면 모델은 방대한 학습 데이터 기반의 광범위한 답변을 생성할 수 있습니다. 강화학습 기법을 사용하면 모델의 출력 범위를 사용자가 원하는 특정 맥락으로 제한하여, 불필요한 정보를 줄이고 응답의 정확도와 실용성을 크게 높일 수 있습니다. *강화 학습이란수행자의 행동에 대한 피드백(긍정, 부정)을 바탕으로, 긍정 피드백을 최대로 받을 수 있는 방향으로 최적의 행동을 찾는 학습 방법입니다.1. 정적 강화AI의 응답에서, 마음에 드는 구간에 대해 긍정적인 피드백을 제공하여 그 방식대로 계속 출력하도록 유도합니다. 이 방법은 장기적으로 가장 효과적인 프롬프팅 기법으로 알려져 있습니다.초기 프롬프트 (일반적 질문)후속 프롬프트 (정적 강화)최근 AI 트렌드에 대해 500자 이내로 설명해 줘..

1. 역할 부여 기법가장 기초적이면서도 강력한 방법은 AI에게 "너는 누구다"라고 정체성을 심어주는 것입니다. 단순히 정보를 묻는 것보다, 특정 페르소나를 부여했을 때 AI는 그 역할에 맞는 전문 용어, 어조, 관점을 사용하게 됩니다.개념: AI에게 특정한 성격, 직업, 전문성을 부여하여 해당 역할에 몰입하게 만드는 기법활용 예시:"너는 10년 차 베테랑 마케터야.""너는 친절하고 공감 능력이 뛰어난 심리 상담사야.""너는 초등학생도 이해하기 쉽게 설명하는 과학 선생님이야."💡 Tip: 구체적인 경력이나 성격을 묘사할수록 답변의 디테일이 살아납니다.2. 상호 역할 부여 기법이 기법은 AI에게만 역할을 주는 것이 아니라, 사용자(나)에게도 역할을 부여하여 상황극을 만드는 것입니다. 면접 연습, 협상 시뮬..

1. 주체의 전환: 데이터가 풍부한 쪽으로 질문하라질문 문장의 주어'를 바꾸는 것만으로도 답변의 질이 달라질 수 있습니다.핵심은 AI가 학습했을 법한 데이터가 많은 쪽으로 질문의 주체를 설정하는 것입니다. [예시 상황: 신입사원 멘토링]A. (주체: 멘토) "멘토는 신입사원에게 멘토링을 어떻게 할까?"B. (주체: 신입사원) "신입사원은 멘토링을 어떻게 받을까?" B의 질문을 던지면 AI는 "경청한다, 메모한다"와 같은 수동적이거나 뻔한 답변을 내놓을 확률이 높습니다.반면, A의 질문(멘토의 관점)은 시중에 나와 있는 수많은 리더십 서적, 지침서, 아티클 등을 통해 방대한 학습 데이터가 축적되어 있습니다. Tip: 질문했을 때 답변이 너무 단순하다면, 주어를 바꿔보세요. 훨씬 구체적이고 방법론적인 답..

일반적인 LLM(Chat GPT, Gemini 등)을 활용해 보셨다면, 해당 포스팅은 건너뛰고 https://goto-helloworld.tistory.com/164을 읽는 것을 추천드립니다.1. 규칙 부여 프롬프트 (Rule-Based Prompting)AI가 어떤 태도로, 어떤 형식을 갖춰 대답해야 할지 가이드라인을 먼저 제시하는 기법입니다.방법: "너는 지금부터 10년 차 마케터야.", "모든 답변은 3줄 요약으로 먼저 시작해."라고 선언합니다. ⚠️ 주의할 점웹 검색(Browsing) 기능이 활성화된 LLM의 경우, 방대한 검색 결과가 대화의 맥락(Context)으로 들어오게 됩니다. 이때 초기에 설정한 '규칙'이 검색 결과라는 거대한 텍스트 정보에 밀려 맥락에서 차지하는 비중이 작아질 수 있습니..

일반적인 LLM(Chat GPT, Gemini 등)을 활용해 보셨다면, 해당 포스팅은 건너뛰고 https://goto-helloworld.tistory.com/164을 읽는 것을 추천드립니다.1. 작업을 요청하는 두 가지 기본 패턴LLM에게 명령을 내릴 때는 크게 평문형과 하이퍼 파라미터형 두 가지 방식을 사용할 수 있습니다. A. 평문형 Task (대화형 요청)사람과 대화하듯, 명령을 내리는 형태입니다.[구조] (처리해야 하는 데이터) ... "위 내용을 ~~~게 작업해 줘." B. 하이퍼 파라미터형 Task (구조화된 요청)작업의 정의를 먼저 내리고 데이터를 입력하는 방식입니다.[구조] 임무: 작업 정의 (입력 A -> 출력 B) (처리해야 하는 데이터)2. 실전 적용: 텍스트 변형 (Text Tra..