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 ## 基本的なプロンプト
 
-シンプルなプロンプトでも多くを達成できますが、結果の品質は提供する情報の量とそのクオリティによって異なります。プロンプトには、モデルに渡す*指示*や*質問*のような情報、*文脈*、*入力*、または*例*などの他の詳細を含めることができます。これらの要素を使用して、モデルをより適切に指示し、より良い結果を得ることができます。
+シンプルなプロンプトでも多くを達成できますが、結果の品質は提供する情報の量とそのクオリティによって異なります。プロンプトには、モデルに渡す_指示_や_質問_のような情報、_文脈_、_入力_、または_例_などの他の詳細を含めることができます。これらの要素を使用して、モデルをより適切に指示し、より良い結果を得ることができます。
 
 まずは、シンプルなプロンプトの基本例について説明しましょう。
 
-*プロンプト*
+_プロンプト_
+
 ```
 空が
 ```
 
-*出力:*
+_出力:_
+
 ```
 青い
 
@@ -24,14 +26,15 @@
 
 少し改善してみましょう。
 
-*プロンプト:*
+_プロンプト:_
+
 ```
 以下の続きとなる文を完成させてください：
 
 空が
 ```
 
-*出力:*
+_出力:_
 
 ```
 青くとてもきれいです。
@@ -54,17 +57,17 @@
 ```
 <指示>
 ```
- 
+
 これは、質問応答（QA）フォーマットにフォーマットすることができます。これは、多くのQAデータセットで標準的です。
 
 ```
 Q: <質問>?
 A: 
 ```
 
-上記のようにプロンプトを行う場合、*zero-shot prompting*とも呼ばれます。つまり、どんな例やデモンストレーションもなく、直接モデルに応答を求めています。いくつかの大規模言語モデルには、zero-shot promptingを実行できる機能がありますが、それは対象のタスクの複雑さと知識に依存します。
+上記のようにプロンプトを行う場合、_zero-shot prompting_とも呼ばれます。つまり、どんな例やデモンストレーションもなく、直接モデルに応答を求めています。いくつかの大規模言語モデルには、zero-shot promptingを実行できる機能がありますが、それは対象のタスクの複雑さと知識に依存します。
 
-上記の標準フォーマットを考えると、*few-shot prompting*と呼ばれる人気の高い効果的なプロンプティング技術があります。フューショットプロンプティングでは、サンプル（デモンストレーション）を提供します。フューショットプロンプティングは、以下のようにフォーマットすることができます。
+上記の標準フォーマットを考えると、_few-shot prompting_と呼ばれる人気の高い効果的なプロンプティング技術があります。フューショットプロンプティングでは、サンプル（デモンストレーション）を提供します。フューショットプロンプティングは、以下のようにフォーマットすることができます。
 
 ```
 <質問>?
@@ -98,17 +101,19 @@ A:
 
 QAフォーマットを使用する必要はないことに注意してください。プロンプトフォーマットは、対象のタスクによって異なります。たとえば、簡単な分類タスクを実行し、以下のようにタスクを示すサンプルを提供することができます。
 
-*プロンプト:*
+_プロンプト:_
+
 ```
 これは素晴らしい! // ポジティブ
 これは酷い! // ネガティブ
 あの映画は最高だった! // ポジティブ
 なんてひどい番組なんだ! //
 ```
 
-*出力:*
+_出力:_
+
 ```
 ネガティブ
 ```
 
-few-shot promptingにより、文脈に沿った学習が可能になります。言語モデルがタスクを学習するために、わずかなサンプルを提供することができます。
+few-shot promptingにより、文脈に沿った学習が可能になります。言語モデルがタスクを学習するために、わずかなサンプルを提供することができます。

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@@ -2,37 +2,40 @@
 
 ## 기초 프롬프트
 
-간단한 프롬프트만으로도 많은 일들을 할 수 있지만, 제공하는 정보의 양과 퀄리티에 따라 그 결과는 천차만별입니다. 모델에게 전달하는 프롬프트는 *지시*나 *질문*과 같은 정보와 *맥락*, *입력* 또는 *예시*와 같은 다른 세부 사항을 포함할 수 있습니다. 이러한 구성 요소를 사용하여 모델에게 더욱 적절하게 지시하고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
+간단한 프롬프트만으로도 많은 일들을 할 수 있지만, 제공하는 정보의 양과 퀄리티에 따라 그 결과는 천차만별입니다. 모델에게 전달하는 프롬프트는 _지시_나 _질문_과 같은 정보와 _맥락_, _입력_ 또는 _예시_와 같은 다른 세부 사항을 포함할 수 있습니다. 이러한 구성 요소를 사용하여 모델에게 더욱 적절하게 지시하고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
 
 먼저 간단한 프롬프트의 기본 예시를 살펴보겠습니다:
 
 _Prompt:_
+
 ```
 하늘은
 ```
 
 _Output:_
+
 ```
 푸른색입니다.
 
 하늘은 맑은 날에는 푸른색입니다. 흐린 날엔 하늘은 회색 혹은 하얀색을 띨 수 있습니다.
 ```
 
-보시다시피, 언어 모델은 주어진 `"하늘은"`이라는 짧은 문장의 맥락을 파악하고 글을 이어 나갑니다.
-이 결과물은 예상하지 못했거나 우리가 달성하려던 작업과는 동떨어져있을 수도 있습니다.
+보시다시피, 언어 모델은 주어진 `"하늘은"`이라는 짧은 문장의 맥락을 파악하고 글을 이어 나갑니다. 이 결과물은 예상하지 못했거나 우리가 달성하려던 작업과는 동떨어져있을 수도 있습니다.
 
 위의 간단한 예시로부터, 우리는 모델에게 더 자세한 문맥과 구체적으로 원하는 것에 대한 지시를 내리는 일의 중요성을 알 수 있습니다.
 
 한 발짝 더 나아가 보겠습니다:
 
 _Prompt:_
+
 ```
 문장을 완성해 줘:
 
 하늘은
 ```
 
 _Output:_
+
 ```
 오늘 매우 아름답습니다.
 ```
@@ -62,9 +65,9 @@ Q: <질문>?
 A:
 ```
 
-위와 같이 프롬프트를 수행하는 방식을, *제로샷 프롬프팅(zero-shot prompting)*이라고도 합니다. 즉, 어떤 예시나 설명 없이 직접 모델에 응답을 요구하고 있습니다. 몇몇 대규모언어모델에는 제로샷 프롬프팅을 실행할 수 있는 기능이 있지만 해당 작업의 복잡성과 모델이 가진 지식에 따라 다른 결과를 만들어 냅니다.
+위와 같이 프롬프트를 수행하는 방식을, \*제로샷 프롬프팅(zero-shot prompting)\*이라고도 합니다. 즉, 어떤 예시나 설명 없이 직접 모델에 응답을 요구하고 있습니다. 몇몇 대규모언어모델에는 제로샷 프롬프팅을 실행할 수 있는 기능이 있지만 해당 작업의 복잡성과 모델이 가진 지식에 따라 다른 결과를 만들어 냅니다.
 
-위의 표준 형식을 고려할 때, 인기 있고 효과적인 프롬프팅 기술 중 하나는 모범 예시(예: 시연)를 제공하는 *퓨샷 프롬프팅(few-shot prompting)*입니다. 퓨샷 프롬프팅은 다음과 같은 형식을 가집니다:
+위의 표준 형식을 고려할 때, 인기 있고 효과적인 프롬프팅 기술 중 하나는 모범 예시(예: 시연)를 제공하는 \*퓨샷 프롬프팅(few-shot prompting)\*입니다. 퓨샷 프롬프팅은 다음과 같은 형식을 가집니다:
 
 ```
 <질문>?
@@ -99,6 +102,7 @@ A:
 언제나 QA 형식을 따라야 하는 것은 아닙니다. 주어진 태스크에 따른 적절한 프롬프트 형식을 사용해 보세요. 예를 들어, 간단한 분류를 통해 아래와 같이 모범 예시를 제공할 수 있습니다:
 
 _Prompt:_
+
 ```
 멋지다! // 긍정
 나빠! // 부정
@@ -107,6 +111,7 @@ _Prompt:_
 ```
 
 _Output:_
+
 ```
 부정
 ```