본문/내용
1. 성장 배경과 문제 해결의 기초
초등학교 시절부터 저는 `왜`라는 질문을 멈추지 않았습니다. 모든 현상을 관찰하고, 작동 원리를 탐구하며 스스로 질문하고 답을 찾는 습관은 자연스럽게 문제 해결 중심의 사고를 길러주었습니다. 고등학교 때는 수학과 물리보다 컴퓨터 시간에 더 흥미를 느꼈고, 프로그래밍 언어의 논리적인 구조에 매료되어 독학으로 Python과 JavaScript를 익혔습니다. 대학 진학 이후에는 데이터 처리와 자연어 기반 시스템에 대한 관심이 커졌고, GPT-2 공개 이후로는 텍스트 생성 AI에 몰입하게 되었습니다.
2. Prompt Engineering에 대한 관심과 탐구
Prompt Engineer라는 개념이 대중화되기 전부터 저는 텍스트 생성 모델을 실험하고, 미세한 표현 하나에 따라 결과물이 극적으로 바뀌는 과정을 분석해왔습니다. 대학 3학년 때 GPT-3 기반 언어모델을 활용해 문학 작품 요약기를 구현한 프로젝트를 진행했습니다. 이 과정에서 동일한 목적의 질문도 문장의 순서, 어휘 선택에 따라 출력 결과의 정확도와 창의성이 달라짐을 확인했습니다. 이에 따라 직접 prompt tuning을 위한 매트릭스를 구성하고, 다양한 분야에 최적화된 입력 구조를 …