Generative AI를 사용하는 방식 - Fine Tunning 및 Prompt Engineering

1. 서론

Generative AI는 데이터를 생성하는 데 뛰어난 능력을 지닌 인공지능의 한 분야로, 다양한 애플리케이션에서 활용되고 있다. 이러한 AI 모델들은 특정한 데이터를 학습하고, 그 학습된 패턴을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있다. Generative AI의 대표적인 예로는 텍스트 생성, 이미지 생성, 음악 작곡 등이 있으며, 이는 많은 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있다. 이러한 기술은 특히 콘텐츠 제작, 게임 개발, 교육, 마케팅, 그리고 의료 분야에 이르기까지 폭넓은 활용 가능성을 보여주고 있다. Generative AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 두 가지 중요한 접근 방식이 있다. 첫 번째는 `Fine-tuning`이며, 이는 사전 학습된 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 재조정하는 과정이다. Fine-tuning은 고유의 데이터셋을 모델에 제공하여, 모델이 새로운 데이터의 특성을 이해하고 그에 맞게 출력을 조정할 수 있도록 한다. 이 과정은 일반적인 지식 기반 위에 특정한 정보를 추가하여 더욱 정교한 결과물을 생성할 수 있게 한다. 예를 들어, 일반적인 언어 모델이 특정 기업의 제품에 대한 고객 후기 생성에 최적화되도…(생략)