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Jul 26, 2023
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Jul 28, 2023
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Hr0803
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Jul 30, 2023
| 프롬프트를 사용할 때, API를 사용하거나 직접 대규모언어모델(LLM)과 상호작용 할 수 있습니다. 몇 가지 파라미터를 설정하여 프롬프트에서 여러 가지 결과를 얻을 수 있습니다. | ||
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| **Temperature** - 간단히 말해서, `temperature`값이 낮을수록 가장 확률이 높은 응답(token)이 항상 선택되기 때문에 결과는 더 결정론적입니다. 이 값을 올리면 랜덤성이 증가하여 보다 다양하고 창조적인 결과물을 배출합니다. 즉, 엉뚱한(?) 답변의 가능성이 있는 쪽으로 무게를 늘리는 셈입니다. QA와 같은 작업을 위해 사실기반의 간결한 응답을 원한다면 더 낮은 temperature값을 사용해야겠지요. 반대로 시를 창작하는 등의 창의적인 작업의 경우 temperature 값을 높이는 것이 적합할 것입니다. | ||
| **Temperature** - 요컨대, `temperature` 값이 낮을수록 항상 가장 확률이 높은 토큰(말뭉치의 최소 단위)이 선택되기 때문에 더 결정론적인 결과를 낳습니다. temperature 값을 올리면 무작위성이 증가하여 보다 다양하거나 창조적인 결과를 촉진합니다. 이는 다른 가능한 토큰의 가중치를 증가키는 것과 같습니다. 애플리케이션의 경우, 사실을 기반으로 하는 질의응답과 같은 작업에는 낮은 temperature 값을 사용하여 보다 사실적이고 간결한 응답을 얻을 수 있습니다. 시를 생성하거나 다른 창의적인 작업의 경우에는 temperature 값을 높이는 것이 도움이 될 수 있습니다. |
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temperature를 높였을 때 모델이 생성하는 토큰의 무작위성이 증가하여 보다 다양하고 창조적인 결과를 촉진합니다.가 조금 더 매끄러워 보입니다. 어떻게 생각하시나요?
Collaborator
Author
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temperature 값을 높였을 때 모델이 선택하는 토큰의 무작위성이 증가하여 보다 다양하고 창조적인 결과를 촉진합니다.
로 변경했습니다! 감사합니다.
Esantomi
reviewed
Jul 31, 2023
| 이전 절에서, 대규모언어모델(LLM)에 프롬프트를 입력하는 기본적인 예를 살펴보았습니다. | ||
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| 이번에는 프롬프트가 작업을 수행하는 추가 예시를 제공하고 그 과정에서 핵심 개념을 살펴보겠습니다. 개념을 배우는 가장 좋은 방법은 예시를 통해 이해하는 것입니다. 아래에서 잘 작성된 프롬프트가 다른 유형의 작업을 수행하기 위해 어떻게 사용되는지에 대한 몇 가지 예를 다루고 있습니다. | ||
| 이번 절에서는 프롬프트를 사용하여 다양한 작업을 수행하는 예시를 통해 핵심 개념을 살펴보겠습니다. 종종, 개념을 배우는 가장 좋은 방법은 예시를 통해 이해하는 것입니다. 아래에서 잘 작성된 프롬프트가 서로 다른 유형의 작업을 수행하기 위해 어떻게 사용되는지에 대한 몇 가지 예를 다루어보겠습니다. |
Collaborator
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아래에서 잘 작성된 프롬프트가에서아래에서를아래의로 바꾸는 게 좀 더 자연스러운 것 같습니다.다루어보겠습니다를다루어 보겠습니다로 띄어 주셔야 합니다.
Collaborator
Author
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아래의 잘 작성된 프롬프트 예시를 통해 서로 다른 유형의 작업을 어떻게 수행할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.
로 수정했습니다. 감사합니다!
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