ai 프롬프트 8일차

LLM 활용 사례 정리

1. 문서작성

이메일/보고서 작성 초안 작성

문법 및 스타일 수정



2. 프로그래밍

HTML, CSS, Java, Python 등 코드 생성

디버깅 도움

코드 변환



3. 교육

맞춤형 학습 자료 생성

언어 학습 지원

수업 계획 및 퀴즈 생성

교육 자료 개발



4. 고객 서비스

상담 봇 운영

FAQ 자동 생성

고객 피드백 분석



5. 번역

문서 번역 및 실시간 번역

다양한 번역기 활용



6. 엔터테인먼트

스토리텔링 및 시나리오 작성

캐릭터 페르소나 설계



7. 콘텐츠 생성

기사, 블로그, 일기 등 콘텐츠 제작



8. 마케팅

지리적 위치 분석

카피라이팅 생성

시장 분석 보고서 작성



9. 연구 및 분석

학술 논문 초안 작성

연구 데이터 요약 및 분석

문헌 검토



10. 금융

시장 분석 리포트 작성

투자 전략 개발

경제 뉴스 요약



11. 법률

법률 문서 검토 및 계약서 초안 작성

판례 조회 및 법률 자문 제공



12. 건강

의료 문서 정리

환자 정보 분석

의료 문헌 리뷰 및 상담





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LLM 주요 문제점 정리

1. 편향성

특정 데이터에 치우친 결과 발생 가능



2. 오류 및 정확성 문제

데이터 과적합 또는 오류로 인해 허위 정보 생성 가능



3. 개인정보 및 데이터 보안

개인정보 유출 및 프라이버시 침해 위험



4. 자원 소비

대규모 데이터 처리 시 에너지 소비 문제



5. 비용 문제

데이터셋 및 컴퓨팅 자원 비용 부담



6. 오용 및 남용

허위 정보 유포, 혐오 발언, 가짜 뉴스 확산 위험





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LLM의 올바른 활용 방법

1. 정확한 질문 구성

구체적이고 명확한 질문으로 고품질 답변 확보



2. 컨텍스트 활용

답변 목적에 부합하는 예시와 맥락 제공



3. 반복 학습과 피드백

대화 및 피드백을 통한 성능 향상



4. 다양한 입력 형식

질문, 번역, 요약, 생성 등 다양한 활용



5. 창의적 활용

소설, 시나리오, 데이터 분석, 코딩 등 창작 활용



6. 윤리적 사용

편향, 차별, 오용 방지



7. 보안 유지

민감한 정보의 취급 시 보안 고려



8. 한계 인식

AI 모델의 한계를 명확히 이해하고 활용





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생성형 AI 유형

1. 텍스트 생성 모델

자연어 처리(NLP), 문장 생성, 번역, 질문 응답



2. 이미지 생성 모델

캐릭터 생성, 스타일 변환, 포스터 제작



3. 음성 생성 모델

음성 합성, ARS 서비스, 음악 생성



4. 비디오 및 3D 생성 모델

비디오 콘텐츠, 게임, VR, 3D 모델링



5. 코드 생성 모델

소프트웨어 개발, 데이터 분석, AI 모델 개발





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생성 AI의 생태계

1. 모델 계층 (Model Layer)

API를 통해 AI 애플리케이션 구현 (예: GPT)



2. 애플리케이션 계층 (Application Layer)

모델 기반의 특정 목적에 맞는 솔루션 및 애플리케이션 제공



3. 플랫폼 (모델 + 애플리케이션)

모델과 애플리케이션을 통합하여 다양한 서비스를 포괄하는 형태





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이 정리를 통해 LLM의 활용 및 한계에 대한 이해를 체계적으로 도울 수 있습니다.