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LLM의 Function Call/Tool Use의 가장 강력한 활용법은 인간을 함수(도구)로 호출하는 것이다. (농담 아님)
자동화 하기에 충분한 경험과 데이터가 쌓이지 않은 작업의 경우, 인간 함수 호출을 통해 결과를 반환하도록 하여 경험과 데이터를 쌓는 과정을 거친 뒤, 충분한 경험과 데이터가 쌓이면 그 때 해당 작업을 하는 AI를 만들어 호출을 전환한다. 이 방법이 앞으로 중요한 방법론이 될 것이다.
인간의 비용은 최저임금 기준 분당 약 150원. AI가 게이트웨이/라우터 역할을 하여 어려운 작업만 인간 함수를 호출하는 방법은, 대개의 경우 인간이 앞단에 있는 것 보다 가성비도 좋은 편이다.
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2024년 6월 15일 오후 3:21
앞으로의 코테는 설명을 주고 코드를 짜라고 하는 것이 아니라, 코드를 주고 설명을 하라는 것이 유효할 것이다.
내 경우는 이미 그렇게 하고 있는데, 요구사항을 주고 개발을 요청. 결과물이 요구사항대로 개발이 잘 되었다면, 다음 단계로 제출한 코드를 리뷰하며 설명을 요청한다.
나는 종종 생산성을 올리기 위한 각종 개발 툴은 물론, 라이브러리나 소스 코드를 구매하기도 한다.
소스 코드의 경우 실제로 써먹지 못하는 경우도 상당수 되긴 하지만, 그래도 구성이나 코드를 보면서 배우는게 있기 때문에 학습 비용이라고 생각하고 가끔 구매하는 편이다.