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개요Stable Diffusion은 텍스트 입력을 기반으로 고품질 이미지를 생성하는 딥러닝 모델로, Latent Diffusion 모델 구조를 채택하여 효율성과 품질을 동시에 확보했습니다. 오픈소스로 공개되어 누구나 사용할 수 있으며, 생성 AI 대중화의 결정적 역할을 했습니다. 강력한 제어력, 가벼운 연산 요구, 커스터마이징 가능성 덕분에 다양한 산업과 크리에이티브 분야에 빠르게 확산되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의텍스트 설명을 기반으로 고해상도 이미지를 생성하는 Latent Space 기반 확률적 생성 모델목적고품질 이미지를 빠르고 저렴한 연산 비용으로 생성필요성기존 Text-to-Image 모델(GPT-3 기반, GAN 기반 등)의 높은 비용과 제어 한계 극복Stable Diffusi..

개요Retrieval-Augmented Prompting(RAP)은 대규모 언어모델(LLM)의 응답 생성 능력을 향상시키기 위해, 모델 외부에서 정보를 검색(retrieve)한 후 해당 지식을 프롬프트에 삽입하여 모델이 활용하도록 만드는 전략입니다. 이는 대규모 언어모델이 가지고 있지 않은 최신 정보, 사실 기반 지식, 도메인 문서를 활용할 수 있게 하여 정확도, 최신성, 신뢰도 모두를 강화합니다. 대표적으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation), ChatGPT+Bing, LangChain 기반 검색 에이전트 등에 활용됩니다.1. 개념 및 정의Retrieval-Augmented Prompting은 크게 다음 3단계로 구성됩니다:Query 생성: 사용자의 질문 또는 요청을 기반으..

개요Instruction-based Prompting(명령 기반 프롬프트)은 대규모 언어모델(LLM)에게 작업을 자연어 명령문 형태로 직접 지시하여 원하는 출력을 얻는 프롬프트 방식입니다. 이는 “문장을 요약해줘”, “다음을 영어로 번역해줘”, “질문에 답변해줘”처럼 사람이 쓰는 명령 문장 그대로 LLM에게 과제를 부여하는 전략이며, 특히 Instruction-tuned 모델(GPT-3.5, GPT-4, T5, FLAN, Alpaca 등) 에서 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의Instruction-based Prompting이란 명시적인 지시어(instructional phrase)를 통해 LLM이 특정 태스크를 수행하게 하는 방법으로, 일반적으로 다음과 같은 구조를 따릅니다:지시문: 모델에게 작업을..

개요Role Prompting은 대규모 언어모델(LLM)이 특정 역할이나 인격(Role) 을 부여받고 그에 맞는 방식으로 응답을 생성하도록 유도하는 프롬프트 전략입니다. 모델에게 “너는 지금 의사야”, “전문 번역가처럼 대답해줘”, “코미디 작가처럼 설명해줘” 등 문맥 기반 역할 지시를 통해 출력의 스타일, 표현 방식, 전문성, 어조 등을 정밀하게 조절할 수 있습니다. 이는 GPT, Claude, LLaMA 등 거의 모든 LLM에 적용 가능한 효과적인 스타일 제어 수단입니다.1. 개념 및 정의Role Prompting이란 프롬프트 앞 또는 맥락 중에 명시적으로 “너는 누구다”라는 역할 설명을 삽입하여 LLM이 특정 관점, 문체, 어휘 수준으로 응답하도록 만드는 기법입니다.일반 지시 예시: “너는 지금 의..

개요Chain-of-Thought(CoT) Prompting은 대규모 언어모델(LLM)이 복잡한 수학, 논리, 추론 문제를 해결할 수 있도록 중간 사고 과정을 유도하는 프롬프트 기법입니다. 단순한 질문-응답 구조가 아닌, 문제를 해결하기 위한 ‘생각의 흐름(thought chain)’을 텍스트로 모델에게 보여주거나 유도함으로써, 정답률과 해석 가능성 모두를 향상시킬 수 있습니다.1. 개념 및 정의CoT Prompting은 다음과 같은 흐름으로 구성됩니다:질문(Prompt): 문제를 명시추론 유도 문장: “생각을 단계적으로 해보자”, “차근차근 풀어보자” 등의 유도어중간 추론 단계: 숫자 계산, 논리 단계, 조건 분석 등최종 정답: 명시적 응답 출력예시:Q: 철수는 사과 3개를 가지고 있고, 민수는 2개를..

개요Zero-shot Prompting은 대규모 언어모델(LLM)에게 문제에 대한 예시 없이 직접적인 지시문만으로 작업 수행을 요청하는 가장 단순한 형태의 프롬프트 방식입니다. GPT, Claude, LLaMA 등 현대 LLM은 사전학습(pretraining) 과정에서 대량의 언어 데이터를 기반으로 일반적인 문장 완성과 문제 해결 능력을 내재화했기 때문에, 적절한 지시문(prompt instruction) 만으로도 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Zero-shot prompting은 다음과 같은 특성을 가집니다:예시 없음: 입력에 작업 수행 예시를 포함하지 않음직접 지시: 모델에게 직접 작업을 설명하는 명령어 구조추론 유도: 언어모델이 훈련 중 축적한 일반화 능력 활용예시:Q: ‘고양..