퓨샷 러닝의 효과는 사전 학습된 지식을 일반화하는 모델의 능력과 제공되는 예시의 품질에 따라 달라진다는 점을 명심하세요. LLM 분야가 계속 발전함에 따라 퓨샷 러닝이나 효과적인 프롬프트 엔지니어링과 같은 기술은 AI 모델의 잠재력을 최대한 활용하고 다양한 작업과 애플리케이션에서 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

이어서 목소리 정의에 대해 살펴볼 차례입니다. 목소리 정의는 누군가가 자신을 표현하는 방식을 독특하게 만드는 특별한 자질과 스타일을 뜻하며, 매우 중요한 역할을 합니다. 원하는 목소리를 정의하는 것은 언어 모델에서 의도한 어조와 개성에 맞는 매력적이고 자연스러운 응답을 이끌어내는 프롬프트를 만드는 데 매우 중요합니다. 목소리 정의를 프롬프트와 통합하는 과정을 통해 사용자는 모델의 응답에 더욱 공감할 수 있고, 브랜드의 정체성(brand identity)에 부합하며, 애플리케이션에 따라 전반적으로 더 효과적으로 만들 수 있습니다.