나의 블로그 글쓰기 스타일을 Claude AI에게 학습 시키는 방법 사실 이 방법은 프롬프트 엔지니어링 기법을 특별히 알고 있지 않아도, 생성형 AI를 사용할때 적용할 수 있는 방법입니다. 적용하고 보니 이러한 기법을 Few-shot learning이라고 하더라구요. 다음 방법을 적용하면 저의 이전 블로그에 게시된 내용 일부를 학습을 시킬 수 있습니다. 이로 인해 나만의 블로그 스타일을 Claude AI에게 학습을 시켜 그 결과, Claude AI가 생성한 초안은 마치 제가 직접 쓴 것처럼 자연스러웠고, 톤 앤 매너를 그대로 유지하는데 큰 도움이 되었습니다. Claude AI에게 과거 포스팅을 학습시키는 방법을 더 자세히 설명해 드리겠습니다. 먼저, 제 블로그에서 Claude AI에게 학습시키고 싶은 포스팅 3-5개를 선택합니다. 이때, 선택한 포스팅들은 제 글쓰기 스타일과 톤, 그리고 주제 면에서 일관성이 있어야 합니다. 예를 들어, 제가 선택한 포스팅은 다음과 같습니다. “Claude 3 Opus vs. ChatGPT 비교" “Claude로 논문 및 연구 보고서 분석[팁]" "생성형 AI, 윤리와 논리의 경계에서 길을 찾는 과정 소개" 선택한 포스팅 텍스트를 복사하여 한 곳에 모아 텍스트 파일 또는 워드 문서를 만듭니다. 이 파일을 Claude AI 프롬프트를 통해서 업로드 한 후 "Claude, 업로드한 텍스트는 내 과거 블로그 포스팅 3개입니다. 이를 분석하여 나의 글쓰기 스타일, 선호하는 단어와 표현, 그리고 주제 전개 방식을 학습해 주세요. 이를 바탕으로, '블로그 글쓰기에서 AI 활용의 미래'라는 주제로 800자 내외의 포스팅 초안을 작성해 보세요." 이렇게 프롬프트를 전달하면, Claude AI는 제공된 텍스트를 분석하여 제 글쓰기 스타일을 학습합니다. 그리고 그를 바탕으로 새로운 주제의 포스팅 초안을 생성할 수 있습니다. Claude AI가 생성한 초안을 보면, 제가 선호
프롬프트에 '참고문헌 인용표시' 를 추가하면 응답 결과시 기술적인 팩트에 대해서는 참고한 문헌의 인용 표시를 해줍니다. 예시문: “생성형 AI의 기술적 모태가 되는 기술을 나열하고 간단한 설명을 해주세요. 설명은 표로 만들어주시고. 참고문헌 인용표시 도 해주세요” 생성형 AI의 기술적 모태가 되는 주요 기술들을 나열하고 간단히 설명하면 다음과 같습니다: 기술명 설명 참고문헌 심층신경망 (Deep Neural Networks) 여러 층의 인공 신경망을 쌓아올려 복잡한 패턴을 학습하는 기술 [1] 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNN) 이미지 처리에 특화된 신경망 구조로, 이미지의 지역적 특징을 효과적으로 학습 [2] 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN) 시계열 데이터 처리에 특화된 신경망 구조로, 이전 입력의 정보를 기억하여 활용 [3] 장단기 메모리 (Long Short-Term Memory, LSTM) RNN의 일종으로, 장기 의존성을 더 효과적으로 학습할 수 있도록 설계된 구조 [4] 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Networks, GAN) 생성자와 판별자의 경쟁을 통해 실제와 유사한 데이터를 생성하는 기술 [5] 변분 오토인코더 (Variational Autoencoder, VAE) 입력 데이터의 확률 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 기술 [6] 트랜스포머 (Transformer) 어텐션 메커니즘을 활용하여 시퀀스 데이터 처리에 특화된 신경망 구조 [7] [1] LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436-444. [2] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional n