불과 3-4년 전에는 자기들이 직접 모델을 만들고 특정 도메인에서 문제를 해결하는 방식이었는데


요즘 거의 대부분의 영역에서 LLM 모델 결제해서

그걸 백엔드로 쓰고 앞단은 그 LLM에 요청 보내는 부분을 만들어서 AI 서비스를 만듬



사용자의 서비스에 맞는 정보를 내보내기 위해 

대형 LLM(가령 챗지피지5.2, 클로드 오푸스 등)에 자료를 보내야할거잖아요?

그리고 명령도 보내겠죠. '이런 자료들이 잇고 이 자료는 뭐니까 이걸 어떻게 가공해서 뭘 만들어줘'

저비용 LLM 모델에게 이 명령조차 정제하거나 만들도록 시킴



가령 바둑쪽으로 보자

어떤 AI 서비스가 바둑쪽의 기보를 분석해주는 서비스라고 보자.


'이 파일은 2025년 삼성화재배 예선부터 결승까지의 모든 기보들입니다.

이 기보 파일에서 같은 포석이 얼마나 나왔는지 분석해줘' 라고 보내면



이 서비스는 내부에서

저비용 LLM에게

'
당신은 바둑 전문가/ 인공지능 프롬프트 작성 전문가 입니다.

'이 파일은 2025년 삼성화재배 예선부터 결승까지의 모든 기보들입니다.

이 기보 파일에서 같은 포석이 얼마나 나왔는지 분석해줘'

라는 의도를 해결할 수 있도록 하는 프롬프트로 세분화해주고 리스팅 해줘.


뭐 이런식으로 명령을 보내고


 

그럼 저비용 LLM이


"당신은 프로그래밍 전문가입니다.

단계적 사고와 모순이 없을 때 까지가설 수립 하고 스스로 검증 단계를 거쳐 결과물을 도출하세요.

다음 입력 파일들은 바둑의 기보 파일입니다.
아래 목적을 달성 할 수 있는 프로그래밍을 작성하세요


1. 오프닝 별로 동일한 오프닝이 사용된 빈도를 출력하는게 목표입니다.

2. 최대 50수를 진행하면서 서로 다른 기보에서 위상 동형이 나오는지 판단하는 함수를 작성하세요.

3. 동일한 위상 동형인 경우 그 수를 기록합니다.

4. 이후 그 결과를 보내주고 JSON 형식으로 가공해주세요

"


이런 명령어를 지가 만들고

고비용 LLM으로 명령어를 보내면

얘가 저걸 보고 무슨 언어로 어떤 라이브러리를 쓸지까지 생각하는거 쭉 보여주면서

프로그램 하나 뚝딱 나오고 그거 돌려서 나온 결과를 사용자한테 보내줌 



오늘 이세돌 vs 인핸스도 바둑이 주가 아니라

10년전에 인공지능 쇼크의 시발점이었던 이세돌 vs 알파고의 당사자이고 

프로그래밍쪽에 문외한인 이세돌이 명령어 보내면서 인공지능 바둑 프로그램을 만든다.

위주로 돌아갈거라곤 예상했는데 학습도 이미 학습된 모델 돌리는 수준일것도 당연했고


그냥 세상이 이렇게 바뀌었습니다 정도의 느낌이 될거라고 생각했는데

생각보다 별개 없어서 돌렸음


거기다가 카타고 그냥 가져와 쓸 거라곤 생각을 못했네.

적어도 튜닝은 할줄알았는데