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

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

참고: 본 내용은 아래 구글이 공개한 문서를 Claude 3로 번역한 것을 요약한 것입니다. Prompting Guide 101: Gemini for Google Workspace 한글 PDF 링크   (Claude 3 Opus에 의한 번역) 이 문서는 Google이 기업용 Gemini 를  잘 사용하기 위해서는 프롬프트 엔지니어링이 필요하고 강조하는 내용이지만, 이 내용은 반드시 Gemini 에만 적용되는 것은 아니고 일반적인 생성형 AI 들 (ChatGPT나 Claude 에도 적용이 되는 내용이라 아래와 같이 정리하여 공유합니다. 참고하세요.  [요약] 본 백서는 Google에서 작성한 프롬프트 엔지니어링 가이드로, Google Workspace용 Gemini(Google의 생성형 AI 기술)를 활용하여 업무 효율성을 높이는 방법을 설명하고 있습니다. 백서는 Gemini 활용의 기본이 되는 효과적인 프롬프트 작성법을 소개하고, 다양한 직군별 활용 사례와 구체적인 프롬프트 예시를 제공합니다. [핵심 포인트 정리] 1. 효과적인 프롬프트 작성을 위해 Persona, Task, Context, Format 4가지 요소를 고려해야 함 2. 프롬프트는 자연스럽고 구체적이며 간결해야 하며, AI와 대화하듯이 반복적으로 수정 보완 3. Gemini는 글쓰기, 데이터 분석, 이미지 생성, 협업 등 다양한 업무를 지원하여 생산성 향상 4. 고객 서비스, 경영진, 인사, 마케팅, 프로젝트 관리, 영업 등 각 직군별 프롬프트 활용 사례 제시 5. 프롬프트 작성은 반복적 훈련이 필요한 기술이며, Gemini 결과물은 항상 검토 필요 [효과적인 프롬프트 작성하기 설명과 예시] 효과적인 프롬프트 작성을 위해서는 Persona(지정하는 역할), Task(수행할 작업), Context(맥락 정보), Format(결과물 형식) 4가지 요소를 활용하는 것이 좋습니다. 자연스럽고 구체적인 언어를 사용하되 간결함을 유지하며, AI와 대화하듯이 프롬프트를 반복적으로 수정 보완해 나가는 것이 중

현재 제가 쓰고 있는 책 내용중에 "5.7.1 다국어 콘텐츠 제작 및 번역에서의 Claude 활용" 이 있습니다. 여기서  자세히 다룬 내용의 일부를 발췌한 것입니다. 글로벌 시대에 국경을 넘나드는 다국어 콘텐츠의 교류가 활발해지면서, 단순한 직역을 넘어 문화적 맥락을 고려한 번역의 중요성이 커지고 있습니다. 언어는 단순한 기호의 조합이 아니라, 해당 문화권의 가치관, 관습, 정서 등을 반영하는 살아있는 유기체이기 때문입니다. 따라서 번역 과정에서 문화적 차이와 뉘앙스를 정확히 파악하고 적절한 의역을 하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 맥락에서 Claude와 같은 AI 언어 모델은 다국어 콘텐츠 번역에 획기적인 도움을 줄 수 있습니다. Claude는 방대한 양의 다국어 데이터를 학습하여 언어 간 미묘한 차이와 문화적 뉘앙스를 깊이 이해하고 있습니다. 단순히 단어를 일대일로 대응시키는 것이 아니라, 문장의 전후 맥락과 화자의 의도를 파악하여 가장 적절한 표현을 찾아내죠. 가령 한국어의 "친구 사이에 '말 놓기'를 시작했다"는 표현을, Claude는 "They dropped formalities and started speaking casually, like close friends"와 같이 의역할 수 있습니다. '말 놓기'라는 한국 특유의 개념을 영미권 문화에 맞게 설명하는 것이죠. 마찬가지로 일본어의 "よろしくお願いします"를 "I look forward to working with you and appreciate your support"로 의역하여, 일본 비즈니스 문화에서의 공손한 인사말이 갖는 함의를 전달할 수 있습니다. 몇가지 더 예를 들어보겠습니다. 1. 한글 원문: "어머니는 아들의 건강을 위해 삼계탕을 끓여 주셨다." 직역: "The mother boiled samgyetang for her son'

  데이터 시각화 [팁] 데이터 분석에서 시각화가 차지하는 비중과 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 방대하고 복잡한 데이터 속에 숨겨진 패턴과 인사이트를 한눈에 파악할 수 있게 해주는 것이 바로 시각화의 힘입니다. 아무리 정교한 분석 모델을 동원했다 하더라도, 그 결과를 효과적으로 전달하지 못한다면 데이터 분석의 가치는 반감될 수밖에 없습니다. 그런데 문제는 데이터 시각화 자체가 전문적인 영역이라는 것입니다. 다양한 시각화 도구와 라이브러리를 익히고, 목적에 맞는 차트와 그래프를 선택하여 구현하는 일은 결코 쉽지 않습니다. 특히 데이터 분석가로서는 통계 지식은 있지만, 코딩 스킬이 부족한 경우가 많아 시각화 작업에 어려움을 겪곤 합니다. 이런 상황에서 Claude와 같은 AI 도구는 데이터 시각화에 획기적인 솔루션을 제시합니다. 비록 Claude 자체에 시각화 기능이 내장되어 있지는 않지만, 분석가가 의도한 시각화 결과물을 자연어로 설명하기만 하면 Claude가 이를 구현할 수 있는 파이썬 코드를 자동 생성해주기 때문입니다. 여기서 Claude가 파이썬 코드를 활용하는 이유는 무엇일까요? 그것은 파이썬이 데이터 분석과 시각화에 가장 최적화된 언어이기 때문입니다. Matplotlib, Seaborn, Plotly 등 강력한 시각화 라이브러리를 기본으로 제공하고, Pandas, Numpy 등을 통해 데이터 핸들링도 손쉽게 할 수 있어 데이터 분석가들이 가장 선호하는 언어로 자리매김했습니다. 그러나 파이썬의 장점에도 불구하고 프로그래밍 문법을 익히고 라이브러리 사용법을 학습하는 일은 분석가에겐 부담이 될 수밖에 없었습니다. 바로 이런 간극을 메워주는 것이 Claude입니다. 분석가가 "2022년 월별 매출 추이를 선 그래프로 나타내줘" 라고 요청하기만 하면 Claude가 이를 구현하는 파이썬 코드를 생성해주는 식이죠. Claude를 통해 자연어로 시각화를 지시하면, 매번 차트 유형을 고민하거나 복잡한 코드를 작성할 필요가 없습니다. 데이

(** 이 가상의  예시들은 실제 상황은 아니고 Claude3 Opus를 사용하는 과정을 이해하기 쉽게 하기 위해서 Claude AI 가 생성한 샘플들입니다. 실제 상황과 다를수 있습니다. *) Claude와 같은 AI 기술은 방대한 분량의 학술 논문과 연구 보고서를 효과적으로 분석하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 자연어 처리와 기계 학습 기술을 활용하여 문서의 핵심 내용을 추출하고, 연구 동향과 패턴을 파악하며, 연구 결과를 종합적으로 해석할 수 있기 때문입니다. 이는 연구자들이 문헌 조사에 소요되는 시간과 노력을 크게 줄이고, 보다 심층적이고 창의적인 연구에 몰두할 수 있게 해줍니다. Claude를 활용한 논문 및 연구 보고서 분석 과정을 가상의 3개 예시를 통해서 자세히 알아보도록 하겠습니다.  에시1: 환경공학 분야 연구자 A는 도시 열섬 효과 완화를 위한 새로운 연구 주제를 발굴하고자 합니다. 1단계: 관련 논문 데이터 수집 및 입력 연구자 A는 "도시 열섬", "그린 인프라", "건물 에너지 효율" 등의 키워드로 관련 분야 학술지에서 최근 10년간 게재된 논문 500편을 수집하여 Claude에 입력합니다. 2단계: Claude 분석 요청 연구자 A는 Claude에게 다음과 같은 분석을 요청합니다. 프롬프트: "입력된 논문들을 분석하여, 도시 열섬 효과와 관련하여 아직 충분히 탐구되지 않은 연구 영역이나 변수를 찾아주세요. 기존 연구들 간의 상관관계와 패턴을 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 연구 문제나 혁신적인 해결책을 제안해 주세요." 3단계: Claude 분석 결과 도출 Claude는 논문들의 초록, 키워드, 연구 방법론 등을 종합적으로 분석하여 다음과 같은 결과를 제시합니다. "분석 결과, 기존의 도시 열섬 연구는 주로 녹지 공간 확대, 고반사 건물 외장재 사용 등에 초점을 맞추고 있습니다. 하지만 토지 이용 패턴, 건물 배치, 인구 밀도 등 도시 형태적 요인이