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애매모호함 피하기프롬프트 엔지니어링의 개념을 설명해 줘. 설명은 간결하게 몇 문장으로만 하고 너무 자세히는 하지 말아 줘.>> 프롬프트 엔지니어링은 인공지능(AI) 모델을 효율적으로 훈련시키기 위해 설계된 훈련 질문을 만드는 기술입니다. 이는 학습 과정에 도움을 주고, AI의 성능과 정확도를 향상시킬 수 있도록 신중하게 작성된 질문이나 프롬프트를 만들어내는데 초점을 맞춥니다. 이 과정은 인간의 전문 지식, 언어학, 그리고 머신러닝 원리를 결합하여 교육적 가치를 높이고 모델의 일반화 능력을 강화하는 것을 목표로 합니다.고등학생에게 프롬프트 엔지니어링의 개념을 2~3문장으로 설명해줘>> 프롬프트 엔지니어링은 인공지능(AI)이 학습하고 더 잘 이해할 수 있도록 설계된 질문이나 프롬프트를 만드는 기술입니다. 이..

제로샷 프롬프팅(Zero-shot Prompting)어떤 예시나 설명없이 직접 모델에 응답을 요구하는 프롬프팅.Q: 2+2는 무엇인가요?A:>> 4입니다. 원샷 프롬프팅(One-shot Prompting)하나의 예시를 제공하여 응답을 요구하는 프롬프팅. 퓨샷 프롬프팅(Few-shot Prompting)몇 가지 예시를 제공하여 응답을 요구하는 프롬프팅.Q: 2+2는 무엇인가요?A: 4Q: 2*6은 무엇인가요?A: 12Q: 2/2?A: 1Q: 2^8?A:>> A: 256 CoT(Chain-of-Thought Prompting, 생각의 사슬)중간 추론 단계를 통해 복잡한 추론을 가능하게 하는 프롬프팅.CoT가 없는 프롬프트:이 집합 {4, 8, 9, 15, 12, 2, 1}에서 홀수의 합은 짝수입니다.A: 답..

에포크(Epoch)전체 데이터셋을 한 번 완전히 학습하는 단위로, 여러 epoch를 거치면서 모델이 점진적으로 학습된다.과적합(Over fitting)모델이 학습 데이터에 너무 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상이다.손실(Loss)모델의 예측값과 실제값의 차이를 수치화 한 것으로, 학습 과정에서 이를 최소화 하는 것이 목표다.배치 크기(Batch Size)한 번에 처리하는 데이터의 양으로, 메모리 사용량과 학습 속도에 영향을 미친다.학습률(Learning Rate)모델이 한 번에 얼마나 많이 학습할지 결정하는 하이퍼파라미터로, 너무 크면 학습이 불안정하고, 너무 작으면 학습이 느리다.검증세트(Validation Set)학습 중간에 모델의 성능을 평가하고 과적합을 감지하기 위해 사용..