
Prompt Engineering: 완벽 가이드
여정민
AI 시대의 개발자를 위한 필수 스킬, 프롬프트 설계 능력을 완벽히 마스터하세요
초급
프롬프트엔지니어링, LLM, Python
일반인의 관점에서의 LLM & Agent 기술
LLM과 Agent 기술에 대해 여러 참여형 미션을 풀어보며 체득하기
ai 업계엔 유명한 말들이 많습니다. 대부분 업계 유명인이 했거나 인상적인 아티클, 혹은 기념비적인 논문에서 따온 말들이죠. 대표적인 구호 중에 하나가 바로 FEEL THE AGI 입니다.
이 말의 뜻은 그대로 해석하면 AGI를 느껴라? 느껴보세요? 라는 뜻입니다. 일단 AGI가 무슨 뜻인지 알아야겠죠? AGI는 Artificial General Intelligence의 약자로, 인공 일반 지능 을 의미합니다.
인공 일반 지능이랑 무엇일까요? 인공 일반 지능의 정의나 능력은 AI회사나 사람마다 다르게 정의하고 해석하고 있습니다. 저의 의견으로는, AGI는 한마디로 표현하자면 인간과 구분할 수 없는 수준의 능력과 지능을 가지고 인간과 교류하며 세상을 살아나갈 수 있는 인공지능이라고 생각합니다.
이 말은 어떻게 유명해졌을까요? (전)OpenAI 수석과학자 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)가 2022년 연말 파티에서 직원들과 함께 "Feel the AGI"를 외쳤다는 보도가 나오면서 대중적으로 알려졌습니다. 그 이후로 모델 성능 점프가 있을 때 "Feel the AGI moment"라는 표현이 테스트 후기를 요약하는 문구로 쓰이며 더욱 확대되었죠. 지금은 AI 업계에서 일상적으로 쓰이는 표현으로 자리잡았습니다.
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그럼 왜 ai 회사와 업계 사람들은 AGI를 느껴보라는 말을 자주 할까요? 그들에게 왜 AGI가 중요한지를 알면 그 이유가 이해됩니다. 아니, AGI는 단순히 AI 회사들과 관련 업계 종사자들에게만 중요한 개념이 아닙니다. AGI는 인류 전체의 삶과 가치에 큰 변화를 불러올 인류의 가장 중요한 발명이며, 그 파급력은 상상을 초월할 것입니다.
단순히 생각해보세요. 당신의 가족, 연인, 친구, 동료가 사실 인간이 아닌, 내부에 AGI를 탑재한 인조인간이라 할지라도 당신은 그 차이를 구분하지 못합니다. 그리고 인간만이 가능했던 일, 인간을 다른 생물과 구분짓던 능력이 모두 인공적으로 만들고 복제할 수 있는 존재에게도 주어집니다. 이런 AGI가 나온다면 인류는 어떻게 변화할지 생각해보는건 흥미로운 일입니다.
앨런 튜링이 인공지능의 이론적 기반을 주장한 1950년대부터, 2010년대까지 AGI를 느껴볼만한 인공지능 기술의 발전은 미미했습니다. 하지만 2017년 트랜스포머가 나오고 2018년 트랜스포머 구조를 차용한 최초의 대규모 언어 모델(LLM) GPT-1 을 OpenAI에서 공개하면서, LLM은 차츰 발전해나갔습니다. 대중들도 LLM의 능력에 쉽게 접근할 수 있게 된 시기는 2022년 OpenAI에서 GPT-3.5 모델과 함께, 대화 형식으로 AI를 사용하는 제품인 ChatGPT를 출시하면서부터 였습니다.
LLM은 그 이후로 엄청난 발전 속도와 능력의 향상을 보이며 우리의 삶에 많은 영향을 미쳤습니다. 이제 LLM은 Agent, 즉 독립적으로 세상을 관찰하고 계획을 세우며 행동할 수 있는 존재로 발전하고 있습니다. LLM과 AGENT 기술이 더욱 발전하고, 새로운 기술들이 더 접목된다면 곧 인류는 AGI를 달성할 수 있을 것입니다.
이 강의는 컴퓨터과학, 머신러닝/딥러닝 등의 학문/산업 경험이 없는 일반인이 LLM 과 Agent 기술에 대해 개념적인 측면에서 이해할 수 있도록 돕는 목적으로 만들었습니다. 복잡한 수식은 사용하지 않고, 컴퓨터/AI 관련 전문 용어를 최대한 풀어서 설명하거나 더 쉬운 일상 단어로 대체했으며, 일상에서 흔히 볼 수 있는 예시를 활용했습니다.
또한 이 강의는 텍스트 기반 강의이며 이 강의의 수업, 미션의 본문은 대부분 gemini-2.5-pro 모델을 사용하여 작성되었습니다. 영상은 google NotebookLM를 사용하여 생성되었습니다. 이 강의에서 AI가 작성하거나 만들지 않은 부분은 이 강의 소개글 본문과 커리큘럼 자체입니다.
학습 대상은
누구일까요?
요즘 유행하는 LLM & Agent 기술에 대해 궁금한 사람
여러가지 어렵고 사색할만한 미션을 풀어보고 싶은 사람
전체
84개 ∙ (2시간 22분)
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