안녕하세요. 옥성민 전문가입니다.
Q. 프롬프트 엔지니어가 하는 일은 무엇인가요?
프롬프트란 간단하게 말하면 인공지능이 작동하는 환경을 설정해주는 거에요. 만약에 내가 자동차관련 연구를 진행중에 있고 인공지능에게 그와 관련된 일을 시킨다고 하면, "AI야 너는 자동차 관련 연구에 대해서 도움을 주어야해 내가 하는 질문에 그와 연관된 관점으로 답변을 해줘" 라고 인식시키는 것이 프롬프트 엔지니어링의 한 부분입니다.
Q. 가상현실로 보이는 virtual reality 의 동작 원리는?
동작원리라기 보다 구현 방법이라고 표현하는 쪽이 알맞을것 같습니다. 현재의 가상세계는 물리엔진(언리얼엔진)등을 활용하여 가상세계를 구현하고 거기에 자신의 아바타로 그 가상세계와 상호작용하는 형태의 모습으로 구현되어있습니다. 그래서 VR기기등을 통하여 아바타로 접속하면 가상세계가 구현된 서버에 접속해서 그 세계의 모습을 VR을 통해 보는 방식으로 구현되는 것이지요
Q. Prompt engineering 에 대한 설명 부탁드립니다
Prompt engineering은 대규모 언어모델(large language model)과 같은 AI 시스템에 효과적으로 지시하고 상호작용하는 방법을 연구하는 분야입니다.최근 GPT-3, PaLM, ChatGPT 등 거대한 사전 학습된 언어모델이 등장하면서, 이러한 모델들에게 적절한 프롬프트(prompt, 지시문)를 제공하는 것이 중요해졌습니다. 프롬프트 엔지니어링은 다음과 같은 목표를 가지고 있습니다:효과적인 프롬프트 디자인 원리 탐구모델이 원하는 결과를 잘 도출하도록 프롬프트를 어떻게 구성해야 하는지 연구프롬프트 엔지니어링 기법 개발몇 가지 예시 데이터만으로도 모델이 원하는 태스크를 수행할 수 있게 하는 기법 등프롬프트와 모델의 상호작용 이해다양한 프롬프트에 대한 모델의 반응을 분석하여 모델 동작 원리 파악프롬프트 엔지니어링을 통해 AI 모델의 성능과 행동을 적절히 제어하고, 좀 더 효율적이고 안전한 AI 시스템 구축이 가능해집니다. 대규모 모델의 프롬프트 디자인 최적화를 위한 중요한 분야로 주목받고 있습니다.
Q. 배터리를 완충하면 수명이 짧아지는 이유가 먼가요?
스마트폰 배터리의 수명을 늘리기 위해 완충을 하지 말라고 권장하는 이유는 다음과 같습니다:과충전 방지리튬이온 배터리는 완충된 이후에도 계속 충전하면 배터리 수명이 단축됩니다.과충전 시 배터리 내부 구조가 손상되어 충전 효율이 떨어지고 발열, 부식, 폭발의 위험도 있습니다.배터리 스트레스 감소배터리가 완충되면 높은 전압을 유지해야 하므로 배터리에 부하가 갑니다.80~90% 충전 상태에서는 전압이 낮아 배터리 스트레스가 줄어듭니다.배터리 사이클 수명 연장배터리는 0%에서 100%까지 충전하는 것을 1 사이클로 계산합니다.50%에서 80% 구간 충전이라면 0.3 사이클로 계산되어 배터리 사이클 수명이 길어집니다.따라서 완충하기 보다는 80~90% 정도에서 충전을 중지하고, 20% 정도까지 방전된 후 다시 충전하는 것이 배터리 수명을 늘리는 데 도움이 됩니다. 과충전과 과방전을 피하고 중간 충전 범위에서 충방전을 반복하는 것이 리튬이온 배터리의 수명을 최대화하는 방법입니다.
Q. Transformer 는 어떤 것인지 알려주세요
트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글 브레인과 토론토 대학에서 제안된 순환 신경망(RNN)의 한계를 극복하기 위해 고안된 주목할 만한 신경망 아키텍처입니다.주요 특징은 다음과 같습니다:순환 구조 대신 Self-Attention 메커니즘 사용입력 시퀀스의 다른 위치에 있는 단어들 간의 의존성을 직접 캡처병렬 연산이 가능해져 학습 속도가 빨라짐Encoder-Decoder 구조Encoder는 입력 시퀀스를 해당 위치의 단어와 다른 모든 단어의 의존성을 고려한 벡터로 인코딩Decoder는 Encoder의 출력과 이전 출력을 참조하여 다음 출력 생성위치 인코딩(Positional Encoding)순환 구조가 없어 단어들의 위치 정보가 소실되는 문제 해결각 단어의 위치를 벡터로 부호화하여 입력에 더함즉 예를 들면 자연어 처리를 할 때 원리는 주어진 단어와 연관된 답변을 계산하게 되는데, 이 때 각 단어를 예전에는 가중치1로 일괄되게 넣어서 계산하였다면, 트렌스포머는 각 단어별로 상황에 따라 다르게 가중치를 줘서 처리를 하므로써 현재 상황에 더 적절한 값을 도출하게 되어 AI연구에서의 한 획을 그은것입니다.