ReAct(Reason + Act)는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 및 행동 능력을 향상시키는 프롬프트 엔지니어링 기법입니다. 인간의 사고 방식에서 영감을 얻은 ReAct는 LLM에게 명확한 추론 과정과 함께 작업을 수행하도록 지시합니다. 이를 통해 모델은 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성할 수 있으며, 특히 상식 추론과 관련된 복잡한 작업에 효과적입니다.ReAct 작동 방식구분내용 행동 지시 먼저 사용자는 LLM에게 수행할 작업을 명확하게 지시합니다. 이 지침은 간단하고 명료하며 LLM이 쉽게 이해할 수 있는 언어로 작성되어야 합니다. 추론 과정 생성 LLM은 지시에 따라 작업을 완료하기 위한 단계별 추론 과정을 생성합니다. 이 추론 과정은 중간 단계와 결론을 포함하여 명확하고 논리적이어야..
프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 인공지능 모델의 사용에 있어 중요한 요소로, 입력에 대한 효과적인 가이드를 제공하는 과정으로 정의됩니다. 이는 사용자가 입력하는 정보를 조정하고 개선함으로써, 인공지능 모델이 원하는 결과를 산출하기 위한 방법론입니다. 이러한 프롬프트 엔지니어링은 특정 목적을 가지고 수행될 수 있으며, 그 중 몇 가지를 소개하면 다음과 같습니다: 첫째로, 명확한 지시 제공이 있습니다. 이는 모델이 원하는 유형의 답변을 얻기 위해 사용자가 입력에 명확하고 구체적인 지시를 포함하는 것을 의미합니다. 예를 들어, "번역해주세요: '안녕하세요'"라는 구체적인 지시를 통해 번역을 요청하는 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 이렇게 명확한 지시를 제공함으로써, 모델은 사용자의 의..
- Total
- Today
- Yesterday
- 딥러닝
- Java
- ai
- mlops
- it
- 데이터플랫폼
- rest api
- 데이터플랫폼설계
- 인공지능
- Spring
- 소프트웨어교육
- restAPI
- llm
- API
- 빅데이터
- java8
- SW
- 데이터
- 텐서플로우
- 데이터파이프라인
- AWS
- tensorflow
- Rest
- 교육
- 소프트웨어
- springboot
- 프롬프트엔지니어링
- http client
- 머신러닝
- okhttp
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 |