AI 기초 및 활용 20회: 프롬프트 엔지니어링 — 요령이 아니라 원리로
같은 도구인데 왜 결과가 다를까요. 실전 패턴 열 가지를 나열이 아니라 '왜 통하는지'와 함께 정리하고, 프롬프트로 고칠 수 있는 것과 구조로 풀어야 하는 것의 경계를 긋습니다. 저시력 사용자를 위한 출력 형식 지정도 함께.
같은 도구인데 왜 결과가 다를까요. 실전 패턴 열 가지를 나열이 아니라 '왜 통하는지'와 함께 정리하고, 프롬프트로 고칠 수 있는 것과 구조로 풀어야 하는 것의 경계를 긋습니다. 저시력 사용자를 위한 출력 형식 지정도 함께.
사전학습만 끝낸 모델은 질문에 답하지 않고 질문을 더 만들어 냅니다. 지시 미세조정과 인간 피드백 강화학습이 그 날것을 어떻게 대화 상대로 바꾸는지, 그리고 그 과정에서 정렬세와 아첨이 왜 필연적으로 따라오는지를 다룹니다.
훈련 목표는 빈칸 채우기 하나뿐인데 번역도 요약도 코딩도 해냅니다. 토큰과 확률 분포와 자기회귀라는 세 부품으로 그 이유를 설명하고, 규모의 법칙이 AI를 연구 문제에서 자본 문제로 바꾼 과정까지 다룹니다.
없던 고양이는 어떻게 만들어질까요. 판별과 생성의 결정적 차이부터, 위조범과 감별사가 서로를 훈련시키는 GAN, 그리고 생성을 잡음 맞히기로 바꿔 버린 디퓨전까지. 이 글의 삽화가 실제로 만들어진 과정도 함께 공개합니다.
문장 전체를 묶음 하나에 욱여넣던 병목을, 필요할 때마다 원본을 돌아보는 방식이 어떻게 없앴는지. 그리고 순환 구조를 걷어내자 열린 병렬 처리가 왜 오늘의 거대 모델을 가능하게 했는지 — 제4부로 넘어가는 다리.
순서가 정보인 데이터를 다루려면 망에 기억이 필요합니다. 되먹임과 은닉 상태로 순서를 새겨 넣는 방법, 같은 가중치를 반복해 곱해서 기억이 흐려지는 구조적 이유, 그리고 곱하지 말고 더하자는 LSTM의 해법까지.
픽셀 백만 개를 전부 연결하면 가중치가 10억 개가 됩니다. 작은 창문 하나로 화면을 훑는다는 아이디어가 어떻게 그 재앙을 해결하고, 선에서 모양으로 물체로 올라가는 위계를 스스로 만들어냈는지 — 2012년 알렉스넷의 그날까지.
손실 함수로 틀린 정도를 하나의 숫자로 만들고, 경사하강법으로 그 숫자를 줄이는 방향을 찾고, 역전파로 그 책임을 안쪽 층까지 나눠 물린다 — 20년의 겨울을 끝낸 세 가지를 수식 없이 말로 풀었습니다.
곱하고, 더하고, 문턱을 넘는지 본다 — 오늘 모든 AI의 가장 작은 부품인 인공 뉴런의 세 동작과, 그 하나로는 XOR을 절대 못 푸는 이유, 그리고 층을 쌓는다는 해법까지. 제3부 「딥러닝과 신경망」의 첫 회입니다.
눈이 좋으면 어질러진 폴더도 0.5초에 훑지만 저시력자는 30초가 걸립니다. 하루 쉰 번이면 25분이고, 가장 피로한 25분입니다. 바탕화면·다운로드 정리부터 검색되는 저장소, AI 활용, 그리고 모니터·마우스·키보드를 저시력 기준으로 고르는 법까지.
저시력으로 가장 많이 닳는 건 시력이 아니라 화면을 훑으며 찾는 힘입니다. 아이콘을 눈으로 찾지 않게 만드는 방법 — 시작 메뉴 검색, Win+숫자, 마우스 버튼에 확대·반전 심기, AutoHotkey로 나만의 단축키 만들기까지 순서대로 정리했습니다.
큰 모니터를 사기 전에 할 수 있는 것이 남아 있습니다. 윈도우 11에 이미 들어 있는 다크모드·대비 테마·색 필터·돋보기를 저시력 사용자 입장에서 순서대로 정리했습니다. 실제 화면 경로와 단축키를 전부 확인해 실었습니다.