글
1. 챗gpt 한글 사용법 프롬프트 제공! : 네이버 블로그
- https://m.blog.naver.com/ocmarketing/223247733768
2. https://youtu.be/bOzgDKZWbD0?si=_uRA2Tr0xbAD9-Om
3. 챗GPT의 내용을 복붙할 때 알아두면 좋은 팁 - 공부하우연구소
- https://gongbuhow.com/posts/chatgpt-tip-paste-without-format/
4. 한글로 묻는 ChatGPT 프롬프트 - 공부하우연구소
- https://gongbuhow.com/posts/gpt-prompt-for-korean-prompt/
5. Selvy STT_소개서.pdf - Google Drive
- https://drive.google.com/file/d/1VEfisZFn82dplMAXpUm1l0waC3QOeoFX/view?pli=1
6. 인공지능 기반 음성인식 솔루션｜셀바스 AI
- https://speech.selvasai.com/speech-to-text-recognition-solution
7. 미네르바AI https://shouter.ai/minerva
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생성형 인공지능이란? LLM 한계 극복을 위한 연구 사례 및 동향
할루시네이션 극복을 위한 노력
1. 명확하고 구체적인 프롬프트-명확한 질문이나 요청을 통해 AI에게 정확한 방향성을 제시 e.g.)
Bad "AI의 이점에 대해 설명해줘" //Good“AI를 사용함으로써 기업들이 얻을 수 있는 3가지 주요 이점은 뭐야?"
2. 예시 사용-구체적인 예시를 제공함으로써 AI에게 원하는 응답의 형태나 스타일을 알려줄 수 있음
e.g.)
Bad "교육 커리큘럼 작성해줘"//Good "1. 교육 목적 2. 교육 대상 3. 교육 시간
위 양식을 참고해서 표 형식으로 교육 일정을 작성해줘"
3. Divide & Conquer
복잡한 문제나 복문으로 이뤄진 요청을 할 때 여러 개의 작은 단위로 분할하거나, 단문으로 쪼개어 명령e.g.)Bad"AI를 활용한 마케팅 전략을 설명해줘"//Good"먼저 AI를 사용해서 고객 데이터를 분석해줘. 그리고 AI를 활용한 타겟 마케팅 방법을 제시해줘, 마지막으로 마케팅 성과를 예측해줘"
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마무리 하면서....
• 개인화된 학습: 생성형 인공지능을 이용하여 개인의 학습 스타일과 속도에 맞춤화된 교육 콘텐츠를 제작한다. 이를 통해 학습 효율성을 높이고, 개인의 관심사나 필요에 맞는 지식을 습득할 수 있다.
• 창의적 작업: 글쓰기, 음악 작곡, 그림 그리기 등 창의적인 작업에 생성형 AI를 활용한다. 이를 통해 개인의 창작 활동을 돕고, 새로운 아이디어를 생성하여 창의력을 발휘할 수 있다.
• 개인 맞춤형 건강 관리: 건강 데이터와 생성형 AI를 결합하여 개인 맞춤형 운동 계획이나 식단을 제안한다. 이는 건강한 생활 습관 형성에 도움을 주고, 전반적인 건강을 개선한다.
• 엔터테인먼트: 영화, 게임, 음악 등의 엔터테인먼트 콘텐츠를 개인의 취향에 맞게 생성하거나 추천한다. 이를 통해 여가 시간을 보다 즐겁고 만족스럽게 보낼 수 있다.
• 맞춤형 여행 계획: 생성형 AI를 활용해 개인의 선호도와 예산에 맞는 맞춤형 여행 계획을 제공한다. 이는 여행 준비 과정을 간소화하고, 여행 경험을 개선한다.
• 가상 스타일링 및 패션 조언: 개인의 취향, 체형, 기존 옷장 속 옷과의 조합을 고려하여 최적의 스타일링을 제안한다. 이를 통해 매일의 스타일링을 새롭고 흥미롭게 유지할 수 있다. • 개인화된 요리 레시피: 현재 집에 있는 재료를 바탕으로 맞춤형 요리 레시피를 생성한다. 이는 식사 준비를 간소화하고, 다양한 요리를 시도할 수 있게 한다. 향상: 일정 관리, 업무 자동화, 개인 맞춤형 진행 상황 추적 등을 통해 일상과 업무의 생산성을 생산성 높인다. 이를 통해 시간을 효율적으로 관리하고, 더 많은 자유 시간을 확보할 수 있다.
• 개인 맞춤형 뉴스 및 정보: 사용자의 관심사와 선호에 맞춰 맞춤형 뉴스나 정보를 제공한다. 이는 정보의 바다에서 필요한 정보만을 선별하여 시간을 절약하고, 지식을 넓힐 수 있다.
• 정서 지원 및 긍정적 사고 촉진: 일기 쓰기, 긍정적인 메시지 생성 등을 통해 사용자의 정서적 웰빙을 지원 한다. 이는 스트레스 관리에 도움을 주고, 긍정적인 사고를 촉진한다.
1. Logic Tree 실습
생성형 AI 플랫폼을 활용하여 여러분 회사의 특정 문제에 대해 Logic Tree 기법을 사용하여 창의적인 해결 방법을 찾아 보시기 바랍니다.
2. 원인 분석 실습
생성형 AI 플랫폼을 활용하여 여러분의 회사에 가장 큰 이슈(문제)에 대해 C&E Diagram 기법을 활용하여 근본 원인을 찾아 보시기 바랍니다.
3. 문제정의 실습
생성형 AI 플랫폼을 활용하여 여러분의 회사에 가장 큰 이슈(문제)를 갖고 올바른 문제 정의를 해 보시기 바랍니다.
4. B2B 영업 전략 실습
생성형 AI 플랫폼을 활용하여 여러분이 각자 근무하는 회사의 제품(서비스)에 대해 B2B 영업에 필요한 FAB 분석을 보시기 바랍니다.
5. 환경분석 기법 실습
생성형 AI 플랫폼을 활용하여 여러분이 각자 근무하는 회사의 사업(제품/서비스)에 대해 PEST, 3C, SWOT, 5Forces 분석 툴을 활용 하여 분석해 보시기 바랍니다.
상황별 프롬프트 활용법
언제 어떤 방법을 써야 할까?
빠른 아이디어 필요: 일반 프롬프트
논리적 검토 필요: "Let's think step by step"
중요한 전략 결정: "Take a deep breath" 활용
Slow Think 프롬프트의 핵심 요소들
"Take a deep breath" - 속도보다 정확성 우선
"Work through carefully" - 체계적 접근 유도
"Complex decision" - 복잡성 인식시키기
"Examining assumptions" - 가정 검증 요구
"Multiple layers" - 다층적 분석 유도
조합 예시: "Take a deep breath and let's work this out step by step to be sure we have the right answer."
중요한 의사결정일수록 시간은 조금 더 걸리지만, ROI는 매우 높은 Slow Think 프롬프트를 활용해보세요.
AI 시대에 제대로 질문하는 법, 이것이야말로 진짜 생존 기술입니다!
Slow Think 계열 프롬프트 적용 방법 안내
Slow Think 계열 프롬프트를 어떻게 활용하면 좋을지 궁금하시다면, 하단의 첨부파일을 꼭 확인해 보세요!
자세한 영상이 궁금하시면 아래 유튜브에서 확인 부탁드립니다!
Chain of Thought/ Let's Think Step by Step / "단계별로 생각하기"
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# 생성형 인공지능 사용방법과 프롬프트(Prompt) 예시-실습해보기//Chat-항목-의미-예시
C=Context-맥락, 상황, 목적
✓ 나는 테크 리뷰 블로그를 쓸거야
✓ 회사 후배에게 멘토링을 하는 상황이야 ✓ 이런 피드백을 고객에게 받았어
✓ 사업기획서를 쓸거야 ✓ 레스토랑 홈페이지에 들어갈 마케팅 문구를 쓸거야
H=Hint-힌트, 예시, 형식
✔ subtitle, description markdown 형식으로 / ✓ 아래 step by step으로 써줘
✓ 다리운동, 허리운동 등으로 구분해서 / ✓ 전문적인 용어를 쓰면서 친절한 말투로
✓ 표로 정리해줘
A=As a role-역할
✓ 너는 전문 기자야✓ 노코드 툴 전문 개발자로서✓ 2차전지 분야의 증권사 애널리스트로서
✓ 20년 동안 친하게 지낸 친구로서✓ 전혀 경험이 없는 초보자 입장에서
T=Target (To whom)-글의 대상
✓ 초등학생에게✓ B2B 고객사 담당자님께✓ 클레임을 제시한 고객에게✓ 오랜 친구에게
✓ 배경지식이 전혀 없는 완전 초보자에게
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#. 생성형 인공지능이란? 2024년 가장 많이 사용중인 AI 플랫폼
1. 오픈AI 챗GPT
2.구글 제미나이(Gemini)
3. 딥엘(DeepL)
4. 캐릭터.ai(Character.ai)
5. 퍼플렉서티 AI(Perplexity Al)
6. 클로드(Claude)
7. 쿼라 포(Poe)
8. MS 코파일럿(Copilot)
9. 다이얼로GPT(DialoGPT)
10. 유챗(YouChat)
11. 오터(Otter)
12. 소크라틱(Socratic)
13. 힉스.AI(HIX.AI)
14. 라이트소닉(Writesonic)
15. 카피.al(Copy.ai)
16. 재스퍼.ai(Jasper.ai)
17. 엘사(Elsa)
18. 깃허브 코파일럿(Copilot)
19. 코디엄(Codium)
20. 탭나인(Tabnine)
21. 뤼튼
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10. • LLM의 기본 구조는 Transformer라는 신경망으로 구성되며, 인코더와 디코더로 이루어져 있고, 텍스크 시퀀스에서 의미를 추출하고 단어와 구절사이의 관계를 이해하는 self-attention 기능을 갖고 있음. 이 기능으로 인해 놀라운 문장 생성 능력과 언어 이해 능력을 보여줌.
생성형 인공지능이란?
거대언어모델(LLM)이란?
LLM
KAEC
• 인공지능(AI)의 한 분류로 신경망 기술을 활용하여 인간의 언어를 처리하고 이해하는 알고리즘(Algorithm).
대규모 데이터셋을 기반으로 학습되며, 단어의 문맥을 고려하여 다음 단어의 예측을 개선하는 능력을 갖고
있고, 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있는 딥 ㅓ링(Deep Learning) 기반임.
Fine-Tuning이란?
• LLM을 특정 작업이나 도메인에 맞게 미세 조정하는 과정을 의미하는데, 예를 들어 의료분야 텍스트를 분석 하려면 일반적인 언어모델로는 부족하기에 Fine-Tuning을 통해 해당 분야에 맞게 최적화가 가능함.
• 즉, Fine-Tuning은 이미 학습된 언어모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가 학습시키는 과정임.
• Fine-Tuning을 위해서는 먼저 목표를 명확하게 설정하여야 하며(예, 고객서비스 자동화) 그에 맞는 적절한
학습 데이터 선정이 중요함. • 학습이 완료된 모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 메트릭스(정확도, 정밀도, 재현율 등)를 활용하여 실제 작동 여부를 평가하고 개선사항을 파악한 후 지속적인 모니터링과 업데이팅이 필요함.
• 데이터의 프라이버시, 편향된 정보, 비윤리적인 정보 등을 신중하게 고려하여 이러한 문제를 미리 예방.
11. 그럼, 무엇을 어떻게 시작해야 하는가?ChatGPT설치됨
ChatGPT powered ...ScaleUp 생산성/ChatOn - 지능적인 A...AIBY Inc. 생산성 도구
챗봇AI - 인공지능 ..Codespace Dijit..../www.youtube.com/watch?v=Pa2uJrzM7vs열기
Al Chat Open Assis...Smart Widget L...
인공지능 챗봇 - 챗GP...Newway Apps
ChatBox - 지능형 AI...FLORATE LIMIT...
Al App - 인공지능 어...HubX
Genie - Al Chatbot ...APPNATION AS
12. 생성형 인공지능이란?유용한 챗봇들
1) AI 기반 플랫폼으로 미디어 콘텐츠를 실시간으로 분석
Video Insights : https://www.videoinsights.ai/
최대 2시간 길이의 유튜브 컨텐츠를 거의 실시간으로 요약하거나 분석.
2) Tutor Me : 개인맞춤 프로그램을 설계하여 학생의 학업적 성장과 사회적 정서적 발달을 촉진 https://tutormeeducation.com/
수학, 과학, 인문학 문제를 대신 풀어 주지는 않지만 스스로 해결하는 방법 을 가르쳐 줌.
3) KAEC - https://www.fulbright.or.kr/kaec/
한미교육위원단 (Korean-American Educational Commission)은 한국과 미국 정부의 예산 출연으로 양국의 문화 및 교육 교류를 주요 사업
4) Write For Me : https://writeme.ai/
텍스트 작성에 유용함. 목적, 주제, 스타일, 어조, 형식, 단어수 등 요구 사항에 맞춰 글을 작성해 줌.
5) Murder Mystery Mayhem-1925년대의 탐정이 되어 절차 의거 생성된 살인사건을 해결하도록 함. https://chatgpt.com/g/g-82dEDeoN3-murder-mystery-mayhem-demo
6) Consensus : https://consensus.app/ / 연구를 위한 AI 검색 엔진
복잡한 프로세스(절차)나 사실 관계 를 다이어그램을 시각화하고 설명
2억개의 논문을 검색하고 과학에 기반한 답변을 얻고 정확한 인용을 통해 자료 작성을 해 줌
8) Screenshot To Code GPT ; https://chatgpt.com/g/g-hz8Pw1quF-screenshot-to-code-gpt
웹사이트의 스크린샷을 HTML, CSS 등 다양한 코드 형식으로 변환하여 디자인 재현, 구조/레이아웃 등 설명, https://www.gpters.org/dev/post/screenshot-code-service-converts-w7TwZSeQjWbUCCD
9) Data Analyst : https://www.elancer.co.kr/blog/detail/241
각종 데이터 파일을 읽고 분석하여 자세히 설명하고 시각화를 해 줌
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13. ANI vs AGI vs ASI
Not Started / AI의 세 가지 레벨 Capabilities를 중심으로 In Progress Achieved Level 3
ASI (Artificial Super Intelligence)-모든 분야에서 사람보다 월등히 나은 실력으로 태스크 수행, Hypothelical State제시하기에는 이름
Level 2- AGI (Artificial General Intelligence)
다양한 분야에서 대체적으로 사람보다 더 똑똑하게 여러가지 태스크 수행
ChatGET Rogn, HuggingGPT가 기능을 romans Her Samantha갈 가능성 있다고 디지털 환경에 대부르는 것을 넘어서와 같이 물리적인 형태를 가질 것인지 여부는 미지수쉬
Level 1 -ANI (Artificial Narrow Intelligence)-하나의 특정 분야에서 사람과 같은 수준으로 단일 태스크 수행 / 한준 사례: DeepMind AlphaGo, Sir Alex 자주
레벨이 올라갈 수록 성능 고도화 , kakaoenterprise
####. Gen Al vs Non-Gen Al
기능/정의/주요 기능/교육/애플리케이션/입력/출력모델 유형/인간 상호작용/창의력/제한사항
생성형 인공지능(Gen Al)-새로운 데이터를 생성하거나 콘텐츠(텍스트, 이미지/동영상, 음악, 코딩 등)를 만들어내는 능력을 가진 인공지능.
콘텐츠 생성 및 창의적인 작업.
유사한 콘텐츠를 생성하기 위한 패턴을 학습하기 위해 대규모 데이터 세트에 대한 학습함.
텍스트 생성, 이미지/영상 생성, 음악 작곡, 게임 디자인, 코딩 등
입력 -> 프롬프트 또는 시드 데이터, 출력 -> 새로운 콘텐츠.
GAN(생성적 적대 신경망), VAE(변형 자동 인코더), Transformer 기반 모델.
대화형인 경우가 많아 사용자가 콘텐츠를 안내하거나 개선할 수 있음.
새로운 출력을 생성하여 인간의 창의성을 시뮬레이션함.
부정확하거나 관련 없는 콘텐츠가 생성될 수 있음(Hallucination). 학습 데이터의 편향에 취약함. ChatGPT, DALL-E Sora Suno/Udio, Jemini, Copilot, Askup, 튀튼 등
비생성형 인공지능(Non-Gen Al)- 주어진 데이터를 분석하거나, 예측하고, 의사결정 등의 작업을 수행하는 인공지능
-데이터 분석, 의사결정 지원, 자동화. 패턴을 인식하고, 예측하고, 작업을 자동화하도록 훈련됨.
데이터 분류, 추천 엔진, 자율주행, 헬스케어 의료 진단 등
-입력 데이터, 출력: 예측, 분류 또는 작업. 의사결정 트리, SVM(지원 벡터 머신), 신경망.
종종 백그라운드에서 작동하거나 사용자 에게 통찰력을 제공함.
-학습된 패턴을 기반으로 의사결정을 강화하거나 작업을 자동화함.
미묘한 이해가 부족할 수 있으며, 데이터 품질과 알고리즘에 따라 달라짐.
Google 검색 알고리즘, Netflix 추천, 의료 진단(IBM Watson), KAEC
• LLM의 기본 구조는 Transformer라는 신경망으로 구성되며, 인코더와 디코더로 이루어져 있고, 텍스크 시퀀스에서 의미를 추출하고 단어와 구절사이의 관계를 이해하는 self-attention 기능을 갖고 있음. 이 기능으로 인해 놀라운 문장 생성 능력과 언어 이해 능력을 보여줌.
생성형 인공지능이란? / 거대언어모델(LLM)이란?
• 인공지능(AI)의 한 분류로 신경망 기술을 활용하여 인간의 언어를 처리하고 이해하는 알고리즘(Algorithm).
대규모 데이터셋을 기반으로 학습되며, 단어의 문맥을 고려하여 다음 단어의 예측을 개선하는 능력을 갖고 있고, 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있는 딥 러링(Deep Learning) 기반임.
Fine-Tuning이란?
• LLM을 특정 작업이나 도메인에 맞게 미세 조정하는 과정을 의미하는데, 예를 들어 의료분야 텍스트를 분석 하려면 일반적인 언어모델로는 부족하기에 Fine-Tuning을 통해 해당 분야에 맞게 최적화가 가능함.
• 즉, Fine-Tuning은 이미 학습된 언어모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가 학습시키는 과정임.
• Fine-Tuning을 위해서는 먼저 목표를 명확하게 설정하여야 하며(예, 고객서비스 자동화) 그에 맞는 적절한 학습 데이터 선정이 중요함. • 학습이 완료된 모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 메트릭스(정확도, 정밀도, 재현율 등)를 활용하여 실제 작동 여부를 평가하고 개선사항을 파악한 후 지속적인 모니터링과 업데이팅이 필요함.
• 데이터의 프라이버시, 편향된 정보, 비윤리적인 정보 등을 신중하게 고려하여 이러한 문제를 미리 예방.
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