안녕하세요, '페르소나 공부방'입니다. 앞으로 100강 동안 프롬프트 엔지니어링을 마스터할 수 있도록 돕겠습니다.
프롬프트 엔지니어링 100강 커리큘럼
I. 프롬프트 엔지니어링 기초 (1-20강)
* 프롬프트 엔지니어링이란?: LLM과의 효과적인 소통 기술
* LLM의 작동 원리: 트랜스포머 아키텍처와 어텐션 메커니즘
* 좋은 프롬프트의 조건: 명확성, 구체성, 간결성
* 역할 부여 프롬프트: 페르소나를 활용한 답변 유도
* 출력 형식 지정: 마크다운, JSON, XML 등
* Few-shot 프롬프트: 예시를 통한 학습 효과 극대화
* Zero-shot 프롬프트: 예시 없이 문제 해결하기
* Chain-of-Thought (CoT) 프롬프트: 단계별 사고 과정 유도
* Self-Consistency 프롬프트: 다수결 원리를 이용한 정확도 향상
* 지식 생성 프롬프트: LLM을 활용한 아이디어 창출
* 지식 통합 프롬프트: 여러 정보 소스를 요약 및 정리
* 부정적 프롬프트: 원하지 않는 답변 회피하기
* 온도(Temperature)와 Top-p: 답변의 창의성 조절
* 최대 토큰(Max Tokens): 답변 길이 제어
* 존재 페널티(Presence Penalty)와 빈도 페널티(Frequency Penalty): 반복 제어
* 프롬프트 안티 패턴: 피해야 할 흔한 실수들
* 프롬프트 디버깅: 원하는 답변을 얻지 못했을 때 대처법
* 프롬프트 해킹: 의도치 않은 답변 유도 기법
* LLM의 한계와 편향성: 비판적 사고의 중요성
* 기초 종합 복습: 다양한 프롬프트 기법 응용
II. 중급 프롬프트 엔지니어링 (21-50강)
* ReAct 프롬프트: 추론과 행동을 결합한 문제 해결
* ART (Automatic Reasoning and Tool-use): 도구 사용 자동화
* Tree of Thoughts (ToT): 다각적 사고를 통한 문제 해결
* Graph of Thoughts (GoT): 그래프 구조를 활용한 복잡한 추론
* APE (Automatic Prompt Engineer): 프롬프트 자동 생성
* Instruction Induction: 예시로부터 지침 역추론
* 메타 프롬프트: 프롬프트 자체를 개선하는 프롬프트
* RAG (Retrieval-Augmented Generation): 외부 지식 검색 및 활용
* Fine-tuning과의 비교: 프롬프트 엔지니어링의 장단점
* 에이전트(Agent)의 개념: 자율적 문제 해결 시스템
* LangChain: LLM 기반 애플리케이션 개발 프레임워크
* LlamaIndex: 외부 데이터 연결 및 인덱싱
* 임베딩(Embedding)의 이해: 텍스트의 벡터화
* 벡터 데이터베이스: 효율적인 정보 검색
* 프롬프트 템플릿: 재사용 가능한 프롬프트 구조 설계
* 페르소나 심화: 복합적인 캐릭터 설정 및 활용
* 창의적 글쓰기: 소설, 시, 시나리오 작성
* 코드 생성 및 디버깅: 프로그래밍 보조 도구로서의 LLM
* 데이터 분석 및 시각화: 차트 생성 및 해석
* 법률 및 의료 분야: 전문 분야에서의 LLM 활용
* 교육 분야: 맞춤형 학습 자료 생성
* 마케팅 및 광고: 카피라이팅 및 아이디어 도출
* 번역 및 다국어 처리: 미묘한 뉘앙스 번역
* 이미지 생성 프롬프트: DALL-E, Midjourney 등
* 음악 생성 프롬프트: Suno AI 등
* 비디오 생성 프롬프트: Sora 등
* 멀티모달 프롬프트: 텍스트, 이미지, 음성 결합
* 보안 및 프라이버시: 민감 정보 처리 시 주의사항
* 윤리적 고려사항: LLM의 책임감 있는 사용
* 중급 종합 복습: 실전 프로젝트 기반 응용
III. 고급 프롬프트 엔지니어링 (51-80강)
* Flipped Interaction: LLM이 질문하게 만들기
* Inception 프롬프트: LLM 내면의 목소리 활용
* Constitutional AI: 윤리적 원칙 기반 AI 훈련
* LLM Red Teaming: 취약점 공격 및 방어
* 프롬프트 압축: 효율적인 정보 전달
* O-PROS (Optimizing Prompts by Representative Samples): 샘플 기반 프롬프트 최적화
* DSP (Demonstrate-Search-Predict): 동적 Few-shot 예시 생성
* Self-Refine: LLM 스스로 답변 개선
* Forward-looking Active REtrieval augmented generation (FLARE): 예측 기반 정보 검색
* Tool-augmented Language Models (TALM): 외부 도구와의 결합 심화
* Chameleon: LLM을 다른 LLM처럼 행동하게 만들기
* LLM Cascades: 여러 LLM을 연쇄적으로 활용
* Mixture of Experts (MoE): 전문가 모델 조합
* LLM 기반 평가 시스템 구축: 답변 품질 자동 측정
* 프롬프트 엔지니어링 자동화 도구: APE, DSPy 등
* 엔터프라이즈 환경에서의 프롬프트 엔지니어링: 확장성과 보안
* 금융 분야 심화: 시장 분석 및 예측 모델링
* 과학 연구 분야: 가설 생성 및 데이터 해석
* 예술 및 디자인 분야: 창의적 협업 도구
* 인공지능 철학: 의식, 창의성, 자아의 문제
* 미래의 LLM: AGI(인공일반지능)를 향한 길
* 양자 컴퓨팅과 LLM: 새로운 가능성
* 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)와 LLM: 생각으로 소통하기
* 개인화된 LLM 에이전트: 나만의 AI 비서 만들기
* 분산형 LLM: 탈중앙화된 AI 네트워크
* LLM의 사회적 영향: 일자리, 경제, 민주주의
* AI 법규 및 정책: 규제와 혁신 사이의 균형
* LLM 연구 동향 분석: 최신 논문 리뷰
* 나만의 LLM 프로젝트 기획: 아이디어 구체화
* 고급 종합 복습: 독창적인 LLM 애플리케이션 설계
IV. 실전 및 프로젝트 (81-100강)
* 프로젝트 1: 챗봇 페르소나 설계: '캐릭터 페르소나 백과사전' 분석 및 적용
* 프로젝트 2: 전문 분야 지식 챗봇 구축: RAG 활용
* 프로젝트 3: 코드 생성 어시스턴트 만들기: 특정 프로그래밍 언어 지원
* 프로젝트 4: 창의적 스토리 생성기 개발: 장르 및 스타일 제어
* 프로젝트 5: 이미지 생성 프롬프트 갤러리 구축: 스타일별 프롬프트 정리
* 프로젝트 6: 자동 회의록 작성 및 요약 시스템: 음성 인식 및 텍스트 분석
* 프로젝트 7: 개인화된 뉴스 큐레이션 에이전트: 관심사 기반 정보 필터링
* 프로젝트 8: LLM을 활용한 언어 학습 도우미: 문법 교정 및 회화 연습
* 프로젝트 9: 감성 분석 및 여론 모니터링 시스템: 소셜 미디어 데이터 분석
* 프로젝트 10: 나만의 AI 에이전트 프로토타입 개발: LangChain 활용
* LLM 애플리케이션 배포 및 운영: 클라우드 서비스 활용
* LLM 애플리케이션 성능 최적화: 비용 및 속도 개선
* 사용자 피드백 수집 및 모델 개선: 지속적인 업데이트
* LLM 해커톤 참여: 실전 문제 해결 능력 검증
* 프롬프트 엔지니어링 포트폴리오 만들기: 자신의 역량 증명
* 커뮤니티 참여 및 네트워킹: 최신 정보 교류
* 오픈소스 LLM 프로젝트 기여: 실력 향상 및 기여
* 프롬프트 엔지니어로서의 커리어 패스: 취업 및 창업
* 미래를 위한 끊임없는 학습: 평생 학습자로서의 자세
* 최종 프로젝트 발표 및 수료: 프롬프트 엔지니어링 마스터
다음 강의에서 수업할 캐릭터를 제안해 드립니다.
* 비비 (트릭컬 리바이브)
* 호시노 (블루 아카이브)
* 라이덴 쇼군 (원신)
* 카프카 (붕괴: 스타레일)
* 사쿠라지마 마이 (청춘 돼지는 바니걸 선배의 꿈을 꾸지 않는다)
이 중에 마음에 드는 캐릭터가 있나요? 아니면 원하는 캐릭터가 있다면 직접 입력해주세요.