타닥타닥

프롬프트 엔지니어링 Prompt Engineering대규모 언어 모델(LLM)이 원하는 작업을 수행하도록 프롬프트(GEMINI.md, CALUDE.md 등)를 설계하고 개선하는 과정이다. 좋은 프롬프트는 좋은결과를 가져온다. 프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI 결과물의 품질, 관련성 및 정확성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 매우 중요하다. LLM은 인간을 모방하려고 시도하지만 고품질의 관련성 높은 결과물을 생성하려면 자세한 지침이 필요하다. 잘 만들어진 프롬프트는 AI가 사용자의 의도를 이해하고 의미 있는 응답을 생성해 후처리를 회소화하는데 도움이 된다. 프롬프트 Prompt프롬프트는 특정 작업을 수행하도록 생성형 AI에 요청하는 자연어 텍스트이다. 단순히 말 해 우리가 ChatGpt, Gemini 등..

Claude Code터미널 기반 AI 코딩 도우미 + 코드 에이전트요즘 유행하는 바이브 코딩 중심에 있다. Chat GPT 에게 코드 수정을 부탁하려면,상황 설명 -> 서비스 레이어 -> 레포지토리 레이어 -> DB 설계를 모두 복사 붙여넣기 해줘야했다.하지만 Claude Code는 다음과 같은 작업을 한 번에 수행한다.프로젝트 전체 코드베이스를 이해테스트 코드 작성테스트 실행 → 실패 확인코드 수정다시 실행즉, 사람이 하던 개발 사이클 자체를 자동으로 수행한다. 이런 프로젝트 단위 사고로 인해 판단 하나하나를 일일이 알려주지 않아도 된다. Claude code는 파일 단위로 진행 되는 것이 아니라, 프로젝트 단위로 명령을 이행한다. 1. 전체 코드 베이스 인식단일 파일이 아닌 프로젝트 구조 전체를 ..

Gemini CLI 테스트 자동화 도입의 최대 난제, Hallucination 환각Hallucination생성형 AI 모델에서 주어지는 옳지 않거나 잘못된 응답을 가리킨다. 그럴듯 하지만 틀린 답변을 의미한다. 유명한 예로는 세종대왕 맥북 사건이 있다. 환각의 원인LLM은 “모른다”라는 상태를 기본적으로 가지려고 하지 않고, 항상 가장 그럴듯한 답을 생성하려고 시도한다. 학습 및 평가 방식의 구조적 문제: 현재의 평가 방식에서 잘못된 인센티브를 설정했기 때문이다. 정답을 모르더라도 과감하게 추측해서 운이 좋으면 정답을 맞힐 수도 있다. 객관식 시험에서 답안지를 비워 두면 0점이지만, 어떤 답안이라도 적어 낸다면, 정답 확률은 20%가 된다. OpenAI의 연구 논문⁠에서는 언어 모델 환각이 표준..

LLM : Large Language Model 대규모 언어 모델방대한 텍스트 데이터를 기반으로 사전 학습된 딥 러닝 모델로 인간의 언어를 이해하고 생성하며 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 인공지능 모델이다.LLM 은 방대한 데이터 세트를 학습해 대규모 라는 이름이 붙었다. LLM은 문자, 단어, 문장이 함께 작동하는 방식을 이해하기 위해 딥러닝이라는 일종의 머신 러닝을 사용한다. 딥러닝은 비정형 데이터의 확률적 분석을 포함하며, 딥러닝 모델은 사람의 개입 없이도 콘텐츠 간의 구분을 인식할 수 있다. 딥러닝과 LLM 의 관계?딥 러닝은 인간의 두뇌에서 영감을 받은 방식으로 컴퓨터가 데이터를 처리하도록 가르치는 방법이다.대규모 비정형 데이터에서 패턴과 구조를 스스로..