Study4 메타 프롬프트 — AI한테 프롬프트를 쓰게 하는 법 핵심 요약메타 프롬프트란 "프롬프트를 만드는 프롬프트"다AI한테 직접 지시하는 대신, AI가 더 좋은 지시문을 뽑아오게 시킨다프롬프트를 매번 손으로 다듬는 대신 구조적으로 만들 수 있다메타 프롬프트란프롬프트를 잘 쓰는 게 어렵다는 건 다들 안다."더 자세히 설명해줘"라고 치면 장황해지고, "짧게 요약해줘"라고 치면 너무 날아간다.메타 프롬프트는 이 문제를 다른 방향에서 푼다.AI한테 "이런 작업을 위한 프롬프트를 만들어줘"라고 시키는 거다.프롬프트를 쓰는 주체를 내가 아니라 AI로 바꾸는 것.예를 들어 "고객 이메일 답장 프롬프트를 만들어줘. 친절하되 너무 길지 않게, 항상 해결책을 제시하는 방향으로"라고 하면 AI가 실제로 쓸 수 있는 시스템 프롬프트를 생성한다.그 프롬프트를 붙여넣고 쓰면 된다.왜 필.. 2026. 6. 5. 이미지 데이터를 PyTorch Tensor로 보는 법 핵심 개념텐서는 이미지의 공통 언어LearnPyTorch 기초 파트처럼 이미지는 숫자 텐서로 표현된다. 예를 들어 RGB 이미지는 보통 [3, 224, 224]이다.shape / dtype / device는 가장 먼저 확인할 디버깅 포인트shape가 틀리면 layer 입력이 깨지고, dtype이 틀리면 연산/메모리 문제가 나고, device가 다르면 CPU/GPU 에러가 난다.PyTorch 워크플로는 Data → Model → Loss → Optimizer → Train/Inference autograd는 gradient를 자동 계산한다loss.backward()를 호출하면 학습 가능한 파라미터에 대한 기울기가 쌓인다.학습과 추론은 분리해야 한다실무에서는 학습 코드와 추론 코드를 섞지 않는 습관이 중요.. 2026. 5. 5. PyTorch 기본 명령어 1. 텐서 생성 및 초기화torch.tensor(): 파이썬 리스트 등을 사용하여 스칼라, 벡터, 행렬 등 다양한 차원의 텐서를 생성합니다.torch.rand(size): 지정한 size 크기의 무작위 숫자로 채워진 텐서를 만듭니다.torch.zeros(size) / torch.ones(size): 0 또는 1로만 채워진 텐서를 생성합니다.torch.zeros_like(input) / torch.ones_like(input): 입력된 input 텐서와 모양(shape)이 동일하면서 0 또는 1로 채워진 새로운 텐서를 반환합니다.torch.arange(start, end, step): start부터 end 직전까지 step 간격으로 숫자를 생성합니다.2. 텐서 정보 및 속성 확인tensor.ndim: 텐서.. 2026. 4. 7. 시작 기록매일 아침 4시 30분에 일어나 30분~1시간 공부하고 출근한지 이제 딱 두달정도 됐다나아가고 있는 느낌이 들긴 하고 옵시디언에 공부한 내용을 조금씩 정리하고 있긴 한데혼자 공부하다보니 조금씩 쳐지는 것 같기도 하고,옵시디언에 공부한 내용만 쓰는게 아니라 다른 아이디어나 그냥 메모까지도 쓰고있어서 정작 공부했던 내용을 다시 보는건 좀 어렵더라그래서 블로그에 그날그날 공부한 것을 기록하기로 했다하는김에 바이브코딩으로 내가 뭘 만들고 있는지도 남기려고 한다성공하고 잘 쓰고 있는 것도 있지만 만들어놓고 나조차도 안쓰는 실패한 것도 남기려고 한다그 공부에 짧은 시간밖에 투입하지 못하고평생 손도 안대본 분야 공부라서 틀린 내용을 쓸 수도 있고완전히 이해 못한 내용을 쓸 수도 있다분야요즘 가장 관심있는 것은 딥.. 2026. 4. 3. 이전 1 다음