생성형AI/프롬프트 엔지니어링/Claude AI/Amazon KDP/Google Workspace

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

이번에도 다양한 텍스트 문를 가지고 Claude3 Opus vs. ChatGPT4 비교를 해보았습니다. 특히, 문장 요약 질문과 내용 분석에 초점을 맞추어서 비교를 해 본 결과입니다. 둘다 응답 결과는 질문의 의도에 맞게 매우 우수한 결과를 내 놓았습니다. (우월을 가리기 어려울정도로) 다만, 일반인이 읽기에 더 자연스럽고 친근한 언어 사용 측면에서 AI B (Claude 3 Opus) 가 더 낫다고 평가되었습니다. 이 평가도 두 AI가 응답한 결과를 양쪽 Claude와 ChatGPT에 다시 질문을 해서 어느 결과가 더 일반인이 읽기에 더 자연스러운 결과를 내는지 질문한 결과입니다. 몇가지 테스트한 내용중에 하나만 아래 예시를 들어 보았습니다. AI B의 응답 스타일: AI B는 정보를 간결하게 제공하면서도 명확한 표현을 사용했습니다. 응답이 직관적이고 이해하기 쉬운 형식으로 구성되어 있으며, 일반인이 읽기에 친숙하고 접근하기 쉬운 언어를 사용하였습니다. 예를 들어, "AI는 인간 지능을 모방하는 혁신 기술로 다양한 분야에서 활용되나, 일자리 감소 등의 우려도 있다"라는 표현은 기술적인 내용을 비교적 평이한 언어로 전달하고 있습니다 AI C의 응답 스타일: AI C의 응답은 더 상세하고 구체적인 정보를 제공하는 경향이 있으며, 전문적인 용어와 분석적인 내용을 포함하고 있습니다. 이는 더 정밀한 정보를 원하는 독자에게 적합할 수 있지만, 일반인이 읽기에는 다소 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 예를 들어, "AI는 의료, 금융, 고객 서비스 등에서 활용되어 효율성을 높이지만, 일자리 감소와 프라이버시 침해 등의 우려도 존재합니다"라는 문장은 다소 포멀한 어투로 작성되었습니다. 종합 평가: 일반인이 읽기에 더 자연스럽고 친근한 언어 사용 측면에서 AI B가 더 낫다고 평가됩니다. AI B는 정보를 간단하고 명확하게 전달하는 반면, AI C는 더 정교하고 상세한 정보를 제공하지만, 그 과정에서 일반인에게는 다소 전문적이고 복잡한 언어

오늘은 생성형 AI를 글쓰기 도구로 활용할때 Claude 3 Opus와 ChatGPT-4의 성능을 비교해 보는 흥미로운 실험 을 진행해 보았습니다. 요즘 생성형AI 기술의 발전으로 글쓰기에 AI를 활용하는 사례가 늘고 있는데요, 과연 어떤 AI 도구가 더 우수한 글쓰기 능력을 보여줄까요? 이번 실험에서는 동일한 프롬프트를 사용하여 두 AI 모델의 응답을 비교해 보았습니다. 실험 결과, 간단한 질문에 대해서는 두 모델 모두 큰 차이를 보이지 않았습니다. 하지만 복잡한 자연어 질문에 대해서는 질문 이해도와 응답의 품질에서 차이를 나타냈는데요. ChatGPT-4에게 두 모델의 응답을 비교하도록 요청한 결과, 다음과 같은 피드백을 받았습니다: "종합적으로 볼 때, 응답 A(Claude 3 Opus)가 사용자의 질문 의도를 더 잘 이해하고 있으며, 생성형 AI를 활용한 에세이 작성에 대한 실질적이고 구체적인 가이드를 제공하고 있습니다. 이를 통해 사용자는 AI와 협업하여 에세이를 효과적으로 작성할 수 있는 방법을 더 잘 이해할 수 있을 것입니다." 위 결과는 제가 아래와 같은  예시문을 Claude 3 Opus (A)와 ChatGPT-4 (B)에게 똑같이 질문을 한 응답 결과를 가지고, ChatGPT-4에게 이 두개의 결과(A와 B로 지칭하여) 를 비교하여 어느 응답이  더 사용자 질문의 의도에 맞는지 물어본 결과입니다. 실험 순서 1. 아래 프롬프트를 Claude 3 Opus 와 ChatGPT-4에게 동시에 질문을 해봄 '당신은 실용문중에서 에세이 전문 작가로서 베스트셀러 작가입니다. 일반인이 에세이를 쓰려고 할때 생성형 AI 프롬프트 기술을 적용하는 방법을 알아 내려고 합니다. 이떄 에세이를 쓰고자하는 사람들이 처음에 알아야 할 사항이 무엇이지 어떻게 하면 프롬프트 기법을 잘 활용할 수 있을지 안내 해주세요' Claude3 Opus 응답 ChatGPT-4 응답 에세이 작성에 생성형 AI 프롬프트 기술을 활용하고자 하는 분들을 위해

최근 메타에서 차세대 오픈소스 대규모 언어 모델인 Llama 3를 공개( https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/ ) 했습니다. (** 참고 이내용은 Meta에서 최근에 발표한 Llama3 소개 자료를 Claude 3 (Opus) 가 분석하여 비교한 내용과 Llama3 분석 요약한 것입니다 **) Meta Llama3 vs. Claude AI 비교 사람 평가자가 선호도를 평가한 결과, Llama 3 70B Instruct 모델은 Claude, GPT-3.5 등 경쟁 모델을 압도하는 성능을 보였습니다. 특히 Claude Sonnet 모델과의 비교에서 Llama 3는 52.9%의 선호도로 우위를 보였고, 34.2%의 낮은 패배율을 기록했습니다. 이는 Anthropic의 Claude 모델이 강력한 경쟁 모델로 평가받는 상황에서 의미있는 결과입니다. 다만 휴먼 평가 방식의 한계상 두 모델의 절대적인 성능 차이를 단언하긴 어렵습니다. 향후 다양한 태스크에서의 직접 비교가 필요해 보입니다. 객관적인 벤치마크 결과를 볼 때, Llama 3 70B Instruct 모델은 MMLU, GPQA 등 주요 평가에서 Claude Sonnet를 약간 상회하는 성능을 보여주었습니다. 다만 HumanEval(코딩 능력) 벤치마크에서는 Claude Sonnet에 다소 뒤쳐지는 모습을 보여, 세부 태스크별 성능 편차가 존재함을 알 수 있었습니다. 종합하면 Llama 3 Instruct 모델은 Claude를 포함한 최신 경쟁 모델들과 매우 근접한 성능을 보여주었다고 할 수 있겠습니다. Claude와의 비교 내용을 추가하여 Llama 3의 경쟁력을 보다 입체적으로 제시해 보았습니다. Llama 3는 현존 최고 수준으로 평가받는 Claude 모델과 견줄만한 성능을 보여주었지만, 일부 태스크에서의 열세도 관찰되었습니다. 두 모델 모두 아직 발전 단계에 있는 만큼, 향후 지속적인 벤치마크 비교가 필요해 보입니다. 다양한 활용 사례에서의 성능 검증도 흥미로운 주제가 될 것

다음 내용은 최근에 Microsoft 에서 새롭게 공개한 LLM 인 WizardLM2 ( https://anakin.ai/blog/wizardlm-2-microsoft/ )  를 Claude 3 Opus 에 의해서 번역 요약 분석한 것입니다. —---------------------------------------- 마이크로소프트에서 새롭게 공개한 WizardLM 2는 대형 언어 모델 분야에서 획기적인 성과를 보여주고 있습니다. WizardLM 2는 복잡한 대화, 다국어 이해, 추론, 에이전트 기능 등에서 GPT-4를 비롯한 최신 경쟁 모델들을 능가하는 놀라운 성능을 자랑합니다. 이 그래프는 WizardLM-2 모델과 다양한 경쟁 모델들의 성능을 사람의 선호도 평가(Human Preferences Evaluation)를 통해 비교하고 있습니다. 먼저 WizardLM-2 8x22B 모델은 GPT-4-1106-preview와 근소한 차이로 뒤쳐졌지만, Command R Plus와 GPT4-0314 모델은 확실히 앞섰습니다. 이는 WizardLM-2 8x22B가 최신 GPT-4 모델에 근접한 성능을 보임을 의미합니다. WizardLM-2 70B 모델은 GPT4-0613, Mistral-Large, Qwen1.5-72B-Chat 등의 모델보다 우수한 것으로 나타났습니다. 70B급 모델 중에서는 최고 성능을 기록한 셈이죠. WizardLM-2 7B 모델은 Qwen1.5-32B-Chat과 비슷한 수준을 보였고, Qwen1.5-14B-Chat이나 Starling-LM-7B-beta보다는 확실히 앞섰습니다. 경량 모델 부문에서도 선전했다고 볼 수 있겠네요. 종합해보면 WizardLM-2 모델은 동급 최고 수준의 경쟁 모델들과 견주어도 손색없는 성능을 보여주었습니다. 특히 8x22B 모델은 최첨단 GPT-4에 도전장을 내밀 정도로 인상적인데요, 이는 WizardLM-2의 독자적인 학습 방법이 효과를 발휘한 결과로 보입니다. 다만 아쉬운 점은 원문에서 언급된 것처럼 이 평가에