Few Shot Learning

 

• Few-Shot Learning 정의: 적은 수의 예시만으로 모델이 새로운 작업을 수행하도록 학습하는 방식.
• 대규모 사전 학습 활용: LLM은 방대한 데이터를 사전 학습했기 때문에, 적은 예시만으로도 새로운 작업에 쉽게 적응할 수 있음.
• 프롬프트 기반 학습: 사용자 입력(프롬프트)에 몇 개의 예시를 제공하면, 모델이 그 패턴을 학습해 유사한 작업을 수행함.
• 예시 기반 응답 생성: 예를 들어, 몇 개의 번역 예시나 문제 해결 방식을 제시하면, LLM은 이를 참고해 나머지 문제를 자동으로 해결함.
• 비지도 학습의 응용: LLM은 사전 학습 단계에서 지도된 태스크가 없어도, 적은 수의 예시만으로 다양한 작업을 처리하는 능력을 보임.
• 다양한 작업 수행 가능: Few-Shot Learning을 통해 번역, 텍스트 요약, 코딩, 질문 답변 등 여러 작업에 적용 가능.
• 일반화 능력: LLM은 적은 데이터만으로도 패턴을 잘 학습하고, 새로운 문제를 일반화하여 처리하는 성능이 뛰어남.
• 프롬프트 예시 중요성: 프롬프트에 주어진 예시의 질과 형식에 따라 LLM이 생성하는 결과의 정확도와 품질이 달라짐.
• 할루시네이션 방지에 도움: 적절한 Few-Shot 예시를 통해 LLM이 더 정확하고 신뢰성 있는 응답을 생성할 수 있도록 유도함.
• 사용 사례: 번역, 코딩 지원, 글쓰기 도우미, 정보 검색 등 다양한 분야에서 Few-Shot Learning을 활용한 작업 수행.

 

 

 

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Few-Shot Learning 예시를 통한 AI 활용 방법

Few-Shot Learning이란, AI가 적은 수의 예시만 보고도 새로운 작업을 수행하는 능력을 말합니다. Large Language Model(LLM)을 활용한 몇 가지 실전 예시를 아래에서 소개합니다.

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1. 번역 작업

Few-Shot Learning을 활용하여 적은 예시로 번역 작업을 수행할 수 있습니다.

프롬프트:
영어 단어를 한국어로 번역해 주세요.

예시:
apple → 사과
orange → 오렌지
banana → 바나나

 

결과:
grape → 포도
strawberry → 딸기

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2. 문장 분류 작업

감정 분석과 같은 작업에도 Few-Shot Learning을 적용할 수 있습니다.

프롬프트:
다음 문장이 긍정적인지 부정적인지 분류해 주세요.

예시:
"이 영화 정말 재미있었어!" → 긍정
"이 음식은 너무 맛없어." → 부정
"이 책은 정말 유익했어." → 긍정

 

결과:
"서비스가 끔찍했어." → 부정
"이 장소는 아름다웠어!" → 긍정

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3. 코딩 문제 해결

Few-Shot Learning을 활용하여 코드 설명을 자동으로 생성할 수 있습니다.

프롬프트:
다음 코드의 기능을 설명해 주세요.

예시:

 

def add(a, b): return a + b

이 함수는 두 수를 더하여 반환합니다.

 

def multiply(a, b): return a * b

이 함수는 두 수를 곱하여 반환합니다.

 

결과:

 

def subtract(a, b): return a - b

이 함수는 두 수를 빼서 반환합니다.

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4. 질문 답변

Few-Shot Learning은 Q&A 시스템에도 적용 가능합니다.

 

프롬프트:
질문에 답해 주세요.

 

예시:

Q: 태양계에서 가장 큰 행성은?
A: 목성

 

Q: 지구의 자연 위성은?
A: 달

 

결과:
Q: 물의 화학식은?
A: H2O

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