반응형
250x250
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- Depthwise Convolution
- next.js 튜토리얼
- MIN
- sum
- 신경망
- PyQt5
- 오차제곱합
- 합계
- 제약조건
- 평균
- COUNT
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
- Pointwise Convolution
- 수치미분
- Depthwise Separagle Convolution
- Next.js
- total
- 미니배치
- 시험데이터
- 학습 구현
- 최댓값
- sqlite3
- 데이터베이스
- join
- max
- 교차엔트로피오차
- PYTHON
- 렐루함수
- sigmoid
- AVG
Archives
- Today
- Total
우잉's Development
[LLM 기본] 프롬프트 요구사항 명세 본문
728x90
반응형
소프트웨어 요구사항 명세
- 개발할 소프트웨어 제품이 어떻게 가능해야하는지에 대한 문서로, 프롬그램이 처리해야 할 기능을 구체적으로 정의하고, 입출력 요건과 프로그래밍이 필요한 논리 개념을 정리한 문서.
- 소프트웨어 요구사항 사양은 구체적인 시스템 설계 단계 이전에 요구사항을 평가하는 것으로, 나중에 재설계하는 것을 줄이는 것이 목표로 하며, 소프트웨어 요구사항 사양을 적절하게 사용하면 소프트웨어 프로젝트 실패를 방지할 수 있음.
LLM Prompt Engineering (=>요구사항 명세)
- 답변을 위해 필요한 적절한 컨텍스트 제공 => 컨텍스트 데이터
- 원하는 결과를 추출을 위한 프롬프트 작성 => 인스트럭션 or 사용자 입력 데이터
- 원하는 포맥의 출력을 위한 프롬프트 작성 => 출력데이터
필요한 테스트 셋의 크기
- 다양한 데이터가 100개 정도 있다면 어느정도 실사용에 가능한편
- 30% = ~10개 데이터
10% = ~100개 데이터
3 % = ~1,000개 데이터
1 % = ~10,000개 데이터
프롬프트 버전관리
- 실서비스에 나간 뒤 문제가 생겨 롤 백이 필요한 경우
- LLM 모델이 변경되어 프롬프트 재탐색이 필요한 경우
- 변경사항 추적이 필요한 경우
Versioning
- X : Major Version, Y : Minor version
- 메이저 버전 변경 : 출력 포맷이 변경되거나 출력 내용이나 구성이 많이 변경되는 경우
- 마이너 버전 변경 : 결과를 조금 더 정확하게 출력하도록 개선하는 경우
생성 옵션이 변경되는 경우 등
생성 결과 평가하기
- Exact matching
- 예시 데이터와 생성 결과의 임베딩 유사도 평가
- 인간 평가
- 생성 모델로 평가
728x90
반응형
'Deep learning > LLM' 카테고리의 다른 글
[LLM 응용] 데이터 보안 (0) | 2023.09.13 |
---|---|
[LLM 기본] 임베딩과 시멘틱 서치 (1) | 2023.09.06 |
[LLM 기본] 모델 선택 기준 & Function Calling (0) | 2023.09.06 |
[LLM 기본] 프롬프트 엔지니어링 기본 (0) | 2023.09.05 |
[LLM 기본] 생성 조건 (0) | 2023.09.05 |
Comments