어텐션이 어디에 주목했는지 손으로 짚어보기
다음 문장에서 굵게 표시한 단어를 생성할 때, 셀프 어텐션이라면 어떤 이전 단어들에 가장 높은 가중치를 줄지 추론해줘. 각 후보 단어마다 이유를 한 줄로 설명하고, 가중치가 높은 순서대로 정렬해줘. 문장: {{문장을 넣고 굵게 표시할 단어를 **단어** 형식으로 표시}}
자세히 보기SEARCH THE WIKI
통합 검색
용어, 오늘의 카드, 검증된 프롬프트를 한 번에 찾아보세요.
전체 콘텐츠18개
버그 재현 단계 작성
다음 버그 설명으로 재현 단계를 단계별로 작성해줘: {{bug}}
자세히 보기직접 구현한 코드에 대한 리뷰 요청
너는 딥러닝 프레임워크에 정통한 시니어 엔지니어야. 아래 코드는 내가 밑바닥부터 구현해본 {{구현한 대상, 예: 셀프 어텐션 클래스}}야. 1) 텐서 차원이 각 단계에서 어떻게 바뀌는지 줄 단위로 추적해서 알려줘 2) 버그나 비효율적인 부분이 있으면 구체적인 줄 번호와 함께 지적해줘
자세히 보기코드 리뷰 체크리스트
다음 코드를 보안·성능·가독성 관점에서 리뷰해줘: {{code}}
자세히 보기배운 개념으로 자가 테스트 문제 만들기
너는 AI/LLM 강의의 출제자야. 아래 개념들을 바탕으로 객관식 문제 5개를 만들어줘. 각 문제는 보기 4개(정답 1개 포함)로 구성하고, 마지막에 정답과 함께 왜 다른 보기가 틀렸는지 한 줄씩 설명해줘. 개념 목록: {{예: 토큰화, BPE, 임베딩, 위치 인코딩}}
자세히 보기쉽게 설명하기
{{topic}}을(를) 5살 아이도 이해하게 설명해줘.
자세히 보기미세 튜닝용 데이터셋 포맷 설계 도와주기
나는 LLM을 {{목표 작업, 예: 사내 문서 기반 Q&A}}에 맞게 지시 미세 튜닝하고 싶어. 아래 조건을 참고해서 instruction/input/output 형식의 JSON 데이터 샘플 5개를 만들어줘. 실제 사용 사례를 다양하게 섞어줘. 조건: {{예: 한국어, 답변은 3문장
자세히 보기생성 하이퍼파라미터 조합 추천받기
다음 상황에 맞는 temperature와 top-k 값을 추천하고, 왜 그 값이 적절한지 근거를 설명해줘. 그리고 반대로 너무 극단적인 값을 썼을 때 어떤 문제가 생길지도 한 문장씩 알려줘. 상황: {{예: 법률 문서 요약처럼 정확성이 중요한 작업}}
자세히 보기면접 질문 생성
{{role}} 직군 면접 질문 5개를 난이도별로 만들어줘.
자세히 보기LLM 핵심 개념을 비유로 설명받기
너는 AI를 처음 배우는 사람에게 어려운 개념을 쉬운 비유로 설명하는 선생님이야. 아래 개념을 중학생도 이해할 수 있게 일상적인 비유를 들어 3문단 이내로 설명해줘. 전문 용어를 쓸 때는 반드시 괄호 안에 원어를 병기해줘. 개념: {{설명할 개념, 예: 셀프 어텐션}}
자세히 보기신경망 구조를 텍스트 다이어그램으로 그려받기
아래 모델 구조를 입력부터 출력까지 순서대로, 텍스트 박스와 화살표(→)만 사용한 다이어그램으로 그려줘. 각 블록 옆에는 입력/출력 텐서의 대략적인 크기도 함께 적어줘. 모델: {{예: GPT-2 small, 트랜스포머 블록 12개}}
자세히 보기논문을 실무자 관점에서 요약받기
너는 AI 연구 논문을 실무 개발자에게 통역해주는 역할이야. 아래 논문(또는 논문 링크/초록)을 다음 형식으로 요약해줘. 1. 한 문장 요약 2. 이 논문이 푼 문제 (기존 방식의 한계 포함) 3. 핵심 아이디어 (수식 없이 개념으로) 4. 실제로 내 프로젝트에 적용한다면 어떤 부분에
자세히 보기정규식 생성
다음 요구사항을 만족하는 정규식을 만들어줘: {{requirement}}
자세히 보기격식체로 다시쓰기
다음 문장을 격식체로 다시 써줘: {{text}}
자세히 보기자연어를 SQL로
다음 요청을 SQL 쿼리로 변환해줘: {{question}} (스키마: {{schema}})
자세히 보기기사 요약 프롬프트
다음 기사를 3문장으로 요약해줘: {{article}}
자세히 보기톤 유지 번역
다음 텍스트를 {{lang}}로, 원래 톤을 유지해서 번역해줘: {{text}}
자세히 보기유닛 테스트 생성
다음 함수에 대한 유닛 테스트를 작성해줘: {{function}}
자세히 보기