패스트캠퍼스 환급챌린지 1일차 미션(2월1일):프롬프트 엔지니어링으로 시작하는 AI/LLM 서비스 개발 강의후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

 

패캠 강의는 사놓고 못본게 많아 뭔가 동기부여가 필요했다. 가장 큰 동기는 바로 돈! 일것이다. 데일리미션과 파이널 미션을 완료하면 강의료를 환급해주는 것이다. 

이번에는 정말 제대로 한번 끝내보고 싶다! 격렬하게

AI는 들어만보고 개발시에 ChatGPT 사용만 해봤는데 이번 기회를 통해 제대로 알아보고 잘 활용해서 어떻게 비즈니스에 녹일지 고민해 봐야겠다.

 

생성형 AI 소개

생성형 AI가 뭘까? 문자 그대로 생성해주는 AI다. 주어진 입력에 기반하여 텍스트, 이미지, 음악, 비디오등을 새롭게 만들어 내서 독창적인고 유용한 결과물을 내는 것이다.

GPT시리즈, DALLE,Sora등의 다양한 생성형 AI 모델이 각각 다른 컨텐츠 생성 분야에서 강력한 성능을 발휘하고 있다는 점을 알 수 있었다. 

GPT 모델의 강점은 다양한 질문에 대한 답변 제공, 텍스트 요약, 번역, 맞춤법 교정 등에서 뛰어난 성능을 보인다는 점이다. 하지만 복잡한 수학 문제 해결, 윤리적 판단, 정밀한 데이터 분석 등에서는 한계가 있다는 점도 명확했다. 이는 생성형 AI를 활용할때 맹신하지 않고, 인간의 판단과 결합하여 사용하는 것이 중요하다는 것도 알 수 있었다.

특히 LLM(대형 언어 모델)과 SLM(소형 언어 모델)의 차이에 대한 설명이 매우 유익했다. LLM은 대규모 데이터를 학습하여 복잡한 문제를 해결하는 반면, SLM은 상대적으로 작은 규모의 데이터를 학습하며 경량화된 환경에서도 실행 가능하다. 따라서 기업이 AI를 도입할 때, 무조건 큰 모델을 사용할 것이 아니라, 필요한 목적에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요하다는 점을 배울 수 있었다.

생성형 AI가 직면한 주요 이슈로는 할루시네이션(비정확한 정보 생성), 보안 문제, 윤리적 문제 등이 있었다. 특히 할루시네이션은 AI가 그럴듯하지만 잘못된 정보를 생성하는 현상으로, 기업 환경에서 AI를 활용할 때 반드시 보완해야 할 부분이다. 이를 해결하기 위해서는 AI 결과를 검증하는 체계적인 프로세스와 보안 강화를 위한 데이터 접근 통제 등이 필요하다는 점이 강조되었다.

정리하면서 AI는 기업과 개인의 업무 방식 자체를 변화시킬 수 있는 강력한 도구라는 점을 실감했다. 그러나 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 적절한 용도 선정과 인간의 보완적 역할이 필수적이다. 또한, 현재 AI 기술이 가진 한계를 명확히 인식하고, 보완할 수 있는 전략을 마련하는 것이 중요하다.

 

 

 

 

① 오늘자 날짜, 공부 시작 시각

② 오늘자 날짜, 공부 종료 시각

③ 클립 1번 수강 인증 사진

④ 클립 2번 수강 인증 사진

 

⑤ 학습 인증샷 1장 이상 (ex. 필기 촬영, 작업물, 등)

 

 

 

https://bit.ly/4gL1f1o

커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스