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생성형 AI 완전 정복
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1장 생성형 AI의 정의와 역사
SECTION 1.1 생성형 AI의 정의
SECTION 1.2 생성형 AI의 역사적 배경과 발전
1.2.1 초기 연구와 개념적 기초
1.2.2 인공 신경망의 등장과 발전
1.2.3 이미지 인식 기술의 발전
1.2.4 생성형 AI 기술의 발전
1.2.5 자연어 처리 기술의 발전
2장 LLM
SECTION 2.1 LLM의 개념과 기초
2.1.1 LLM이란
2.1.2 생성형 AI에서 LLM의 위치
2.1.3 기존 언어 모델과의 차이점
SECTION 2.2 LLM을 이해하기 위해 알아야 할 기술
2.2.1 트랜스포머
2.2.2 어텐션 메커니즘
2.2.3 LLM 훈련 과정: 데이터 수집, 전처리, 훈련
2.2.4 사전 훈련과 미세 조정 기술
SECTION 2.3 대표적인 LLM 모델
2.3.1 GPT
2.3.2 BERT와 T5
2.3.3 나에게 맞는 최적의 모델 찾기
3장 프롬프트 엔지니어링
SECTION 3.1 프롬프트 엔지니어링의 개념과 기초
3.1.1 프롬프트 엔지니어링이란
3.1.2 효과적인 프롬프트 엔지니어링의 중요성
SECTION 3.2 프롬프트의 구성 요소와 설계 원칙
3.2.1 프롬프트의 구성 요소
3.2.2 프롬프트 설계의 원칙
SECTION 3.3 효과적인 프롬프트를 작성하기 위한 방법
3.3.1 퓨샷 프롬프팅
3.3.2 생각의 사슬 프롬프팅
3.3.3 자기 일관성 프롬프팅
3.3.4 생성 기반 지식 프롬프팅
SECTION 3.4 프롬프트 엔지니어링을 사용한 다양한 사례
3.4.1 블로그 글, 소설, 광고 카피 작성하기
3.4.2 코드 생성과 문제 해결을 위한 프롬프트
3.4.3 바이브 코딩 활용하기
SECTION 3.5 고급 프롬프트 엔지니어링
3.5.1 파라미터 조정으로 프롬프트 개선하기
3.5.2 System Message 설정으로 프롬프트 개선하기
3. 출력 생성
이렇게 생성된 컨텍스트 벡터를 기반으로 디코더는 현재 시점에서 다음에 나올 단어를 예측하고 생성합니다.
▲ 그림 2-11
인코더-디코더 어텐션 메커니즘
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