EPiC 프롬프트 엔지니어링: LLM 코딩 비용 80% 줄이는 비결
LLM 코딩 API 비용이 부담스럽다면? EPiC 프롬프트 엔지니어링을 확인하세요. 진화 알고리즘을 도입해 LLM 코딩 비용 절감(80%)과 SOTA급 AI 코드 생성 성능을 동시에 잡았습니다. LATS와 비교 분석한 실제 데이터와 가성비 극대화 전략을 지금 바로 공개합니다.
RLHF란? 챗GPT가 ‘눈치’ 챙기고 똑똑해진 결정적 이유
챗GPT가 인간의 의도를 이해하게 된 비결은? 단순한 텍스트 생성을 넘어 RLHF와 SFT를 통해 ‘예의’를 배우는 과정을 분석합니다. AI 정렬의 핵심 원리와 챗GPT 원리를 3단계로 쉽게 알아보세요.
챗GPT가 똑똑한 이유: LLM 사전 학습과 자기지도 학습 완벽 정리
챗GPT의 뇌는 어떻게 만들어졌을까요? LLM 사전 학습과 자기지도 학습의 핵심 원리를 개발자 관점에서 쉽게 풀었습니다. BERT와 GPT의 차이부터 인코더, 디코더 개념까지 한눈에 확인하고 내 프로젝트에 맞는 AI 모델을 선택해 보세요.
뻔한 요약은 그만! Chain of Density로 정보 밀도 높이는 프롬프트 전략
GPT-4의 뻔한 요약에 실망하셨나요? MIT와 Salesforce 연구진이 개발한 Chain of Density (CoD) 프롬프트를 통해 정보 밀도를 극대화하는 비결을 확인하세요. 가독성과 전문성을 동시에 잡는 3단계 황금 비율 원리와 즉시 복사해서 사용하는 AI 요약 템플릿을 공개합니다.
Few-Shot Learning이란? GPT-3 논문으로 본 AI의 ‘눈치’ 학습법
GPT-3 논문 “Language Models are Few-Shot Learners”의 핵심인 Few-Shot Learning을 쉽게 설명합니다. 1,750억 개의 파라미터가 만드는 In-context Learning의 비밀과 Zero-shot, One-shot의 차이를 확인하고, 왜 프롬프트가 중요한지 AI의 미래를 확인해보세요.