코드 너머의 언어 : 대규모 언어 모델과 프롬프트 엔지니어링

김유신,김기태

저자:김유신

현재메가존클라우드에서AzureOpenAIPresales및MicrosoftCertifiedTrainer로활동중이며,한화솔루션DAP솔루션운영PM,현대자동차배터리수명예측MLPM,삼성건설,한글라스등의프로젝트에참여하였습니다.인터넷강의로는‘클라우드효과를극대화하는앱현대화방안’,‘클라우드네이티브구현전략’,‘스타트업을위한클라우드아키텍처구성방안’,‘2022클라우드네이티브&디지털최적화전략세미나’등다수의세미나를개최하였습니다.



저자:김기태

메가존디지털에서PromptEngineer역할을담당하고있습니다.데이터분석,AI프롬프트엔지니어링,그리고글로벌비즈니스전략분야에서광범위한경험을쌓아왔으며,이를통해비즈니스전략에중요한의사결정을내리는데필요한정보를제공하는역량을보유하고있습니다.또한,데이터시각화및표현방식에대한깊은이해를바탕으로,복잡한정보를명확하고이해하기쉬운형태로전달하는데능숙합니다.책을통해인공지능이어떻게현대비즈니스와일상생활을혁신적으로변화시키고있는지에대한저자의경험과통찰을공유하고자합니다.

Chapter1ChatGPT&LLM-대규모언어모델로만드는미래
PART1|LLM이란무엇인가?
1.1트랜스포머모델이란?
1.2LLM구조와작동원리및주요구성요소
1.3LLM모델학습과정
1.4LLM모델의이점및활용분야

PART2|생성형AI에대해알아보자
2.1LLM과생성형AI의관계
2.2LLM모델의한계와과제

PART3|OpenAI이해하기
3.1OpenAI탄생의배경과역사
3.2OpenAI가주목받는이유
3.3현재LLM모델에대한상세설명
3.4주요LLM모델과역사

PART4|최근발표된LLM모델
4.1GPT모델
4.2그외LLM모델

PART5|sLLM의출현
5.1소형언어모델(sLLM)
5.2sLLM의성능과장점
5.3sLLM의활용사례
5.4LLMvssLLM

PART6|RAG대Fine-tuning
6.1RAG:검색증강생성
6.2Fine-tuning
6.3RAG적용에적합한분야
6.4Fine-tuning이필요한경우

PART7|실제적용사례
7.1AOAI를적용한정육각의리뷰작성도우미(아서)
7.2GPT-4를이용한초록마을검색엔진만들기
7.3A사의GPT를이용한문서검색시스템
7.4B사의사내기술문서를기반으로GPT를통한질의응답
7.5C보험사보험약관을대상으로한질의응답
7.6배달의민족,LLM과ChatGPT의미래활용사례

PART8|책을마무리하며
8.1초거대언어모델(LLM)과소형언어모델(sLLM)의양분화
8.2MultiModel(멀티모달)AI를통한다양한소스의연결
8.3GPT생태계의생성과개발자들의교류촉진
8.4기술의오픈소스화대개발의규제필요성
8.5LLM의미래
8.6우리의준비

부록1.LLM모델에서Parameter란
부록2.GPT프로젝트경험
부록3.AzureOpenAIPlayground(RAG)

참고자료

Chapter2.SmartPromptDesign-AI와상호작용하는새로운방법
서론|프롬프트엔지니어링의중요성
PART1|프롬프트엔지니어링기초
1.1프롬프트란무엇인가?145
1.2프롬프트의구성요소156
1.3프롬프트활용사례177

PART2|프롬프트엔지니어링테크닉
PART3|프롬프트프레임워크
3.1컨디셔널프롬프트(ConditionalPrompts)
3.2RTPR프레임워크
3.3CRISPE프롬프트프레임워크

PART4|실제사용사례

PART5|프롬프트엔지니어의미래

결론|끝없는도전의길

마치며…
참고자료