설명
생성적 AI를 위한 프롬프트 엔지니어링: 신뢰할 수 있는 AI 출력을 위한 미래 지향적 입력은 제임스 피닉스와 마이크 테일러가 저술하고 O'Reilly Media에서 출판한 책입니다. 이 책은 대형 언어 모델(LLMs) 및 확산 모델과 같은 생성적 AI 모델과의 상호작용을 최적화하기 위해 설계된 원칙 집합인 프롬프트 엔지니어링에 대한 자세한 탐구를 제공합니다. ChatGPT 및 Stable Diffusion과 같은 인기 있는 모델은 인터넷의 방대한 데이터셋으로 훈련되어 다양한 작업에 기여할 수 있습니다.
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이 책은 독자들에게 생성적 AI에 대한 탄탄한 기초를 제공하며, 이러한 모델의 실제 응용에 중점을 둡니다. LLM 및 확산 모델을 워크플로우에 통합할 때 개발자가 직면하는 일반적인 문제, 특히 자동화 시스템에서 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 데 어려움이 있음을 다룹니다. 저자들은 애플리케이션 문제를 모델 훈련 영역 내의 문서 완성 문제로 변환하는 방법이 더 효과적인 AI 모델 요청으로 이어질 수 있음을 설명합니다.
독자들은 AI 모델과 애플리케이션 간의 상호작용 체인의 구조, 즉 관련된 세부 단계를 배우게 됩니다. 이 책은 또한 모델 아키텍처가 상호작용 전략에 미치는 영향과 이러한 원칙이 자연어 처리, 텍스트 및 이미지 생성, 코드 개발과 같은 분야에 어떻게 적용될 수 있는지를 다룹니다.
422페이지로 구성된 이 첫 번째 판은 2024년 6월 25일에 출시될 예정입니다. 생성적 AI의 힘을 자신의 작업에 활용하고자 하는 개발자와 전문가를 위해 설계되었으며, AI가 효과적이고 신뢰할 수 있게 작동하도록 하는 통찰력을 제공합니다.
- 카테고리프롬프트 엔지니어링 도구
도서 정보
프롬프트 엔지니어링에 대한 포괄적인 가이드
대형 언어 모델 및 확산 모델에 중점
다양한 분야에서의 실제 응용
신뢰할 수 있는 AI 출력을 위한 전략
상세한 상호작용 체인 구조
모델 아키텍처의 영향
애플리케이션 문제 변환
O'Reilly Media에서 출판
이 책의 대상 독자
- AI 모델 통합
- 자연어 처리
- 텍스트 생성
- 이미지 생성
- 코드 개발
