autoresearch를 ML 바깥으로 — 프롬프트, 코드 성능, 랜딩 페이지를 하룻밤에 최적화하기
autoresearch 패턴을 비-ML 문제에 적용합니다. 시스템 프롬프트 최적화, 코드 성능 최적화, 랜딩 페이지 카피 최적화의 실전 코드와 결과.
autoresearch를 ML 바깥으로 — 프롬프트, 코드 성능, 랜딩 페이지를 하룻밤에 최적화하기
Part 1-3에서는 autoresearch 패턴을 ML 태스크에 적용했습니다. LLM 사전학습, 텍스트 분류, 이미지 분류, RAG 파이프라인. 하지만 래칫 루프 — 수정, 실행, 평가, 유지 또는 폐기 — 는 무엇을 최적화하든 상관없습니다.
이번 글에서는 개발자와 마케터가 매일 마주하는 세 가지 비-ML 문제에 autoresearch를 적용합니다.
- 시스템 프롬프트 최적화 — LLM 프롬프트의 정확도를 자동으로 개선
- 코드 성능 최적화 — 빌드를 빠르게, 번들을 작게
여기부터는 유료 연재입니다
- ✓ 「autoresearch 실습」 연재 전체: 한국어 3편, 영어 3편
- ✓ Jupyter 노트북 2개
- ✓ 한 번 결제, 기한 없음. 결제한 이메일로 로그인하면 열립니다.
연재 단품은 로그인 없이 결제됩니다. 구독은 무료 계정이 필요합니다.