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 |
Tags
- PYTHON
- next.js 튜토리얼
- 데이터베이스
- PyQt5
- COUNT
- sum
- 신경망
- AVG
- 학습 구현
- 최댓값
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
- join
- 평균
- 제약조건
- 시험데이터
- 수치미분
- Depthwise Separagle Convolution
- sigmoid
- 합계
- Next.js
- 교차엔트로피오차
- MIN
- 오차제곱합
- sqlite3
- Depthwise Convolution
- 렐루함수
- total
- 미니배치
- Pointwise Convolution
- max
Archives
- Today
- Total
목록Deep learning/LLM (11)
우잉's Development
[LLM 기초] Prompt 엔지니어링 개념이해
1. 프롬프트 엔지니어링 - 컴퓨터와 새로운 상호작용 방법 - 자연어로 컴퓨터와 상호작용하는 방법 - 머신러닝 모델링 방법과 개발 방법을 혼합해 놓은 것과 비슷함 - 머신러닝 모델링 방법과 개발 방법론을 둘 다 이해하고 활용할 수 있어야 높은 수준의 프롬프트 엔지니어링을 할 수 있음. - 실험적 방법론에 기한하여, 한 번 그럴듯한 결과를 내는 것이 아닌, 원하는 결과를 정화히 의도한대로 항상 일관성 있게내도록 만드는 것 - 프롬프트 엔지니어링이라고 하는 대부분의 예시는 블라인드 프롬프팅, 혹은 프롬프트 라이팅이라고함. 2. fine-tuning과 prompt의 차이 - ML 연구는 프로젝트를 설정하고 데이터를 정제(준비) 하고 모델링을 하고 개발을 하는 과정으로 크게 4가지로 나뉘지만, 프롬프트 엔지니어..
Deep learning/LLM
2023. 8. 29. 22:14