FewShotPromptTemplate: 예시 기반 학습으로 GPT 모델 성능 극대화하기
FewShotPromptTemplate: 예시 기반 학습으로 GPT 모델 성능 극대화하기 FewShotPromptTemplate은 OpenAI의 GPT 모델과 같은 언어 모델을 사용하여 특정 작업을 수행하기 위한 프롬프트를 생성하는 방법입니다. "Few-shot learning"은 최소한의 예시를 사용하여 모델이…
LogProb: 로그 확률을 활용한 자연어 처리와 머신러닝의 수치적 안정성
LogProb: 로그 확률을 활용한 자연어 처리와 머신러닝의 수치적 안정성 LogProb, 즉 로그 확률(Log Probability)은 확률 값을 로그 스케일로 변환한 것입니다. 로그 확률은 특히 확률 값이 매우 작을 때 유용하게…
프롬프트 템플릿이란? 효율적인 NLP 모델 활용 방법
프롬프트 템플릿이란? 효율적인 NLP 모델 활용 방법 **프롬프트 템플릿(Prompt Template)**은 자연어 처리(NLP)에서 특히 대형 언어 모델을 사용할 때, 특정 태스크나 응용에 맞게 프롬프트를 구조화하여 모델의 출력을 유도하는 방법을 의미합니다.…
라마인덱스: 대규모 언어 모델을 위한 최적의 솔루션
라마인덱스: 대규모 언어 모델을 위한 최적의 솔루션 오늘날 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP) 분야에서 대규모 언어 모델의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 그 중에서도 **라마인덱스(LlamaIndex)**는 이러한 대규모 언어 모델의 효율성을 극대화하기 위해…