포기하지 않고 코스를 잘 통과해서 정말 대단해요
이제 마지막 며칠이 남았네요 오늘 8주 차를 위한 중요한 전문 지식을 쌓아야 해요
셋째 날은 계속해서 실력을 강화하고 한 단계 발전시키면서 기존 기술을
수정하는 날이에요
오늘은 새로운 걸 살펴볼 거예요
구조적인 출생 작품이란 최근에 나온 혁신으로 개척 모델에
특정 기준에 따라 반응하라고 말할 수 있는 방법이죠
오늘 할 거예요
또한 프론티어 모델과 함께 작업 경험을 더 쌓을 거예요 첫 주의 콜백 같은
걸 작업하는 거죠 과거에 작업했던 것처럼 인터넷 스크랩페이지를
만들 건데 프론티어 모델을 이용해 데이터를 합성할 거예요
예전에 요약본 쓴 거 기억하시죠?
인터넷 독자 다이제스트는 우리의 한 주였어요
어느 날 갑자기 만족감이 밀려왔죠
우린 그걸 몇 단계 더 발전시킬 거예요
그게 오늘 계획이에요
이것 역시 많은 부분을 수정하고 만들고 실험하는 과정이죠
구조화된 출력물에 대해 몇 마디만 할게요
구조화된 출력물이죠
과거에 JSON 세대 사용했던 거 기억하시죠?
JSON 내의 출력 형식으로 모델이 반응하길 원한다고 했죠
프롬프트에서 JSON이 정확히 어떻게 보여야 하는지 설명하죠
100% 믿을 수도 없고요
아주 맛있어요
그건 자주, 거의 항상 JSON으로 응답해요
하지만 삐뚤어지기 시작하는 건 아주 복잡한 개체가 있어서 응답해야
할 경우예요 시간이 지나면 일부 부분이 환각으로 나타나거나 잘못된 포맷을 보낼 수 있죠
구조적인 출력이라는 건 모델이 어떻게 반응해야 하는지 정확히 지시하는
거예요
그렇게 하는 방법은 클래스로 응답을 정의하는 겁니다 Python 클래스로요 사실 그건 클래스가 될 겁니다 파이디언틱의
베이스 모델이란 것의 서브클래스가 될 거예요 엔지니어링을 전공하신다면
이미 경험해 보셨을 수도 있지만 걱정 마세요
아니면 보여 줄게요
기본 모델의 서브클래스를 만들어서 여러분이 찾는 걸 정확히 설명하는 데 사용하죠
그런 다음 OpenAI를 호출할 때 해당 클래스를 지정합니다 그럼 해당 클래스의 인스턴스를 생성해 여러분에게
다시 보내죠
필요한 구조로 데이터를 생성하는 데 유용한 개념이죠
다른 접근법과 비교해봐야 합니다 도구 함수 호출 사용이죠 좀 전에
다시 살펴봤어요
둘 다 꽤 비슷한 기술이에요 모델로부터 특정한
구조의 반응을 확실히 가져오죠
둘 다 장단점이 있어요
일반적으로 권장하는 건 모델을 응용 프로그램 코드에 직접 연결할
경우 특정 메서드 서명이 필요한 함수를 호출할 때 함수 호출과
도구를 사용하는 게 낫다는 거죠
그게 더 나은 모델이죠 그럼 완전히 반응할 테니까요 여러분이 정의한 JSON 구조에
따라서요 여러분의 함수를 호출하기 위한 올바른 매개 변수로요
만약 여러분이 보고자 하는 것이 다운스트림 소비를 위한 특정 포맷의 데이터를 생성하는
것이라면 구조화된 출력화가 방법이에요
장단점이 이렇게 나뉘어 있는데요. 한동안 시도하고 나면 어느
쪽이 더 잘했는지 알게 되고, 어느 쪽이 더 잘했는지도 알게 되죠.
소개를 마쳤으니 유피터랩으로 가보죠. HDMI
직접 시험해 보려고요