거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
언어 모델의 한계
연역적인 추론을 할 수 없기 때문에 인공지능 언어모델은 법률에 관한 과제들을 매우 어려워한다. 법률가들은 법조문을 공리(公理)로 받아들이고 삼단논법을 애용한다. 반면 언어모델에게 법조문은 하나의 데이터에 불과하다. 때문에 법적 논증의 규칙을 완벽히 준수하는 언어모델은 아직 등장하지 못했다.
프롬프트의 한계
연역적인 추론을 할 수 없기 때문에 인공지능 언어모델은 법률에 관한 과제들을 매우 어려워한다. 법률가들은 법조문을 공리(公理)로 받아들이고 삼단논법을 애용한다. 반면 언어모델에게 법조문은 하나의 데이터에 불과하다. 때문에 법적 논증의 규칙을 완벽히 준수하는 언어모델은 아직 등장하지 못했다.
연역적 추론과 귀납적 추론
고차원적인 지적 활동에서 의식을 갖추는 것은 필수적이다. 우리는 당면하는 문제에 따라 매우 다양한 방식으로 사고한다. 연역적인 추론과 귀납적인 추론을 번갈아가며 하기도 하고, 누군가의 상황에 자신을 대입해 보기도 한다. 이러한 유연성은 바로 의식이 존재하기에 가능하다. 의식은 수많은 사고의 프로세스들을 ‘나’ 라는 실체 아래에 두고 조율하는 매개가 된다.
거대 언어모델의 한계점, 그리고 프롬프트
언어 모델의 한계
연역적인 추론을 할 수 없기 때문에 인공지능 언어모델은 법률에 관한 과제들을 매우 어려워한다. 법률가들은 법조문을 공리(公理)로 받아들이고 삼단논법을 애용한다. 반면 언어모델에게 법조문은 하나의 데이터에 불과하다. 때문에 법적 논증의 규칙을 완벽히 준수하는 언어모델은 아직 등장하지 못했다.
프롬프트의 한계
연역적인 추론을 할 수 없기 때문에 인공지능 언어모델은 법률에 관한 과제들을 매우 어려워한다. 법률가들은 법조문을 공리(公理)로 받아들이고 삼단논법을 애용한다. 반면 언어모델에게 법조문은 하나의 데이터에 불과하다. 때문에 법적 논증의 규칙을 완벽히 준수하는 언어모델은 아직 등장하지 못했다.
연역적 추론과 귀납적 추론
고차원적인 지적 활동에서 의식을 갖추는 것은 필수적이다. 우리는 당면하는 문제에 따라 매우 다양한 방식으로 사고한다. 연역적인 추론과 귀납적인 추론을 번갈아가며 하기도 하고, 누군가의 상황에 자신을 대입해 보기도 한다. 이러한 유연성은 바로 의식이 존재하기에 가능하다. 의식은 수많은 사고의 프로세스들을 ‘나’ 라는 실체 아래에 두고 조율하는 매개가 된다.
언어 모델의 한계
연역적인 추론을 할 수 없기 때문에 인공지능 언어모델은 법률에 관한 과제들을 매우 어려워한다. 법률가들은 법조문을 공리(公理)로 받아들이고 삼단논법을 애용한다. 반면 언어모델에게 법조문은 하나의 데이터에 불과하다. 때문에 법적 논증의 규칙을 완벽히 준수하는 언어모델은 아직 등장하지 못했다.
프롬프트의 한계
연역적인 추론을 할 수 없기 때문에 인공지능 언어모델은 법률에 관한 과제들을 매우 어려워한다. 법률가들은 법조문을 공리(公理)로 받아들이고 삼단논법을 애용한다. 반면 언어모델에게 법조문은 하나의 데이터에 불과하다. 때문에 법적 논증의 규칙을 완벽히 준수하는 언어모델은 아직 등장하지 못했다.
언어 모델의 한계
연역적인 추론을 할 수 없기 때문에 인공지능 언어모델은 법률에 관한 과제들을 매우 어려워한다. 법률가들은 법조문을 공리(公理)로 받아들이고 삼단논법을 애용한다. 반면 언어모델에게 법조문은 하나의 데이터에 불과하다. 때문에 법적 논증의 규칙을 완벽히 준수하는 언어모델은 아직 등장하지 못했다.
프롬프트의 한계
연역적인 추론을 할 수 없기 때문에 인공지능 언어모델은 법률에 관한 과제들을 매우 어려워한다. 법률가들은 법조문을 공리(公理)로 받아들이고 삼단논법을 애용한다. 반면 언어모델에게 법조문은 하나의 데이터에 불과하다. 때문에 법적 논증의 규칙을 완벽히 준수하는 언어모델은 아직 등장하지 못했다.
언어 모델의 한계
연역적인 추론을 할 수 없기 때문에 인공지능 언어모델은 법률에 관한 과제들을 매우 어려워한다. 법률가들은 법조문을 공리(公理)로 받아들이고 삼단논법을 애용한다. 반면 언어모델에게 법조문은 하나의 데이터에 불과하다. 때문에 법적 논증의 규칙을 완벽히 준수하는 언어모델은 아직 등장하지 못했다.
프롬프트의 한계
연역적인 추론을 할 수 없기 때문에 인공지능 언어모델은 법률에 관한 과제들을 매우 어려워한다. 법률가들은 법조문을 공리(公理)로 받아들이고 삼단논법을 애용한다. 반면 언어모델에게 법조문은 하나의 데이터에 불과하다. 때문에 법적 논증의 규칙을 완벽히 준수하는 언어모델은 아직 등장하지 못했다.
– Michael Jon
언어 모델의 한계
연역적인 추론을 할 수 없기 때문에 인공지능 언어모델은 법률에 관한 과제들을 매우 어려워한다. 법률가들은 법조문을 공리(公理)로 받아들이고 삼단논법을 애용한다. 반면 언어모델에게 법조문은 하나의 데이터에 불과하다. 때문에 법적 논증의 규칙을 완벽히 준수하는 언어모델은 아직 등장하지 못했다.
프롬프트의 한계
연역적인 추론을 할 수 없기 때문에 인공지능 언어모델은 법률에 관한 과제들을 매우 어려워한다. 법률가들은 법조문을 공리(公理)로 받아들이고 삼단논법을 애용한다. 반면 언어모델에게 법조문은 하나의 데이터에 불과하다. 때문에 법적 논증의 규칙을 완벽히 준수하는 언어모델은 아직 등장하지 못했다.
– Michael Jon
디자인 원리
균형, 강조, 비례, 리듬
이번에는 균형, 강조, 비례, 리듬을 통해 시청자에게 보내는 메시지를 증폭시키는 방법에 대해 알아본다. 각 원리는 단독으로 사용할 수도 있고, 서너가지 이상 함께 사용해서 효과를 더욱 강조할 수도 있다.
디자인* 기초
디자인 원리
균형, 강조, 비례, 리듬
이번에는 균형, 강조, 비례, 리듬을 통해 시청자에게 보내는 메시지를 증폭시키는 방법에 대해 알아본다. 각 원리는 단독으로 사용할 수도 있고, 서너가지 이상 함께 사용해서 효과를 더욱 강조할 수도 있다.
균형, 강조, 비례, 리듬
이번에는 균형, 강조, 비례, 리듬을 통해 시청자에게 보내는 메시지를 증폭시키는 방법에 대해 알아본다. 각 원리는 단독으로 사용할 수도 있고, 서너가지 이상 함께 사용해서 효과를 더욱 강조할 수도 있다.
비례 – Proportion
균형 원리는 영역을 구성하는 디자인 요소가 어느 한 쪽에 치우침 없이 안정적인 구도를 가지도록 배치하는 방법을 말한다. 배치할 때는 각 요소가 가지고 있는 존재감, 부피, 질량, 색상등을 활용함과 동시에 중력 또한 고려한다.
반복 – Repetition
조형 요소 혹은 구성에 주기적인 규칙을 가진 반복을 통해 리듬을 만드는 방법이다. 가장 쉬운 예로는 소리 재생 앱의 이퀼라이저를 들 수 있다. 반복은 비슷한 조형 요소를 하나의 덩어리로 만들어 리듬감을 더욱 증폭시킨다는 점에서, 후술할 흐름, 점이에도 꼭 필요한 개념이다.
– Michael Jon
