초보자를 위한 생성형 인공지능

생성형 AI, 대규모 언어 모델(LLM), 프롬프트 엔지니어링, 그리고 Azure OpenAI 및 Power Platform 같은 도구를 활용한 인공지능 기반 애플리케이션 개발의 핵심 개념을 탐구하는 포괄적인 과정입니다.

생성형 AI의 기본 원리를 익히고, 스케일에서부터 지능형 애플리케이션을 구축하세요.

감사의 말: 마이크로소프트, 아웃소스, 오픈AI.

1. 토큰화, 주의 메커니즘, 비결정적 출력을 포함한 LLM의 기계적 내부 작동 원리를 설명합니다.
2. 기초 모델, 오픈소스 대 비상용 모델, 인코더/디코더 아키텍처 등 다양한 LLM 카테고리를 비교하여 비즈니스 상황에 적합한 도구를 선택합니다.
3. 모델 성능을 향상시키기 위한 전략을 평가하고, 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성(RAG), 피팅 튜닝 중 어느 방식을 선택할지 결정합니다.
4. 프롬프트 엔지니어링을 정의하고, 생성형 AI의 주요 프로그래밍 인터페이스로서의 역할을 설명합니다.
5. 베이스 LLM과 지시 조정된 LLM의 차이점을 이해하고, 각각이 토큰을 처리하는 방식을 설명합니다.
6. 명령어, 주요 내용, 시그널, 템플릿을 사용해 복잡한 프롬프트를 구성합니다.
7. openai 라이브러리를 사용해 텍스트 생성 애플리케이션을 구성하고 환경 변수를 관리하며 온도를 조절해 출력 다양성을 조정합니다.
8. 규칙 기반 챗봇과 맥락 인식 생성형 AI 애플리케이션의 차이점을 구분하고, 마이크로소프트의 책임 있는 AI 6원칙을 적용합니다.
9. 텍스트를 임베딩(벡터)으로 변환하고 코사인 유사도를 적용하여 단순 키워드 매칭을 넘어서 관련 콘텐츠를 찾는 의미 기반 검색을 수행합니다.
10. 이미지 생성 애플리케이션을 구축하고 구성하며, "메타 프롬프트"를 통해 콘텐츠 경계와 안전성을 정의합니다.