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[LLM_AI] "Bleeding Edge" Prompt Engineering

Quantitative Prompt Engineering모호하고 복잡한 프롬프트를 만들어야 할 때, 어떻게 프롬프트를 만들어야 할까?어떤 단어를 사용하고 어떤 순서로 사용해야 할까?언어적 지식과 느낌을 조합하는 것이 중요한가? 혹은 경험적인 방법이 더 중요한가?신경망에 대한 비유우리가 신경망을 구축할 때, 직접 손으로 튜닝한 실수(float) 리스트에 대해 수동으로 for-loop을 작성하지는 않습니다.대신, PyTorch와 같은 프레임워크를 사용하여 선언적인 레이어(예: Convolution 또는 Dropout)를 구성하고,그런 다음 옵티마이저(예: SGD 또는 Adam)를 사용하여 네트워크의 파라미터를 학습합니다.마찬가지로 프롬프트 또한 정량적이고 기계적인 방식으로 조정할 수 있어야 합니다.재현 가능..
[Project_하다]/[Project_공부] 2024. 8. 11. 17:32
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