Automate-CoT 완벽 분석: 수작업 프롬프트의 종말과 자동화의 미래
수작업 CoT 프롬프트의 4가지 민감성 문제에 지치셨나요? LLM이 최적의 프롬프트 조합을 스스로 찾는 ‘Automate-CoT’의 원리와 놀라운 성능 향상 비법을 확인해 보세요. 프롬프트 엔지니어링의 새로운 패러다임이 시작됩니다.
프롬프트 20배 압축, API 비용 90% 절감: LLMLingua 완벽 분석
GPT-4 API 비용 때문에 고민이신가요? MS의 LLMLingua 기술로 프롬프트를 20배 압축하고 API 비용을 90% 절감하는 방법을 알아보세요. 성능 저하 없는 놀라운 프롬프트 압축 비법을 공개합니다.
프롬프트 엔지니어링: AI의 창의적 추론 능력을 깨우는 5단계 최적화 가이드
AI가 논리적이지만 창의적이지 못한 답변을 내놓나요? 최신 연구를 바탕으로, 단순한 프롬프트 작성을 넘어 체계적인 5단계 최적화 과정을 통해 AI의 ‘수평적 사고’ 능력을 훈련시키는 방법을 알려드립니다. AI의 진짜 잠재력을 깨우는 프롬프트 설계의 모든 것을 확인해 보세요.
생각의 사슬(CoT)의 한계와 ChainLM: AI 추론 능력 향상을 위한 가이드
LLM의 추론 오류 때문에 고민이신가요? ChainLM 논문의 CoTGenius 프레임워크와 단계별 토론 전략이 어떻게 AI의 논리적 사고 능력을 획기적으로 개선하는지 알아보세요. 고급 프롬프트 엔지니어링의 핵심을 파헤칩니다.
AI가 엑셀·DB 데이터를 헛소리할때 해결법: ‘지식 프롬프트 체이닝’
AI가 엑셀, DB 등 구조화된 데이터를 엉뚱하게 분석하나요? LLM의 환각을 줄이고 데이터의 의미를 정확히 이해시키는 ‘지식 프롬프트 체이닝’ 기술로, AI를 진정한 데이터 전문가로 만드는 법을 알아보세요.
AI 질문 설계 완벽 가이드: HiPC-QR 프롬프트 체이닝 활용법
AI 검색 결과가 실망스럽나요? 프롬프트 체이닝을 활용해 AI가 찰떡같이 알아듣는 질문 설계법을 알아보세요. 2단계 질문 재구성(HiPC-QR)으로 검색 정확도를 100배 이상 높이는 비결을 알려드립니다.
프롬프트 체이닝: LLM으로 AI 자동화 시스템 만드는 3가지 핵심 패턴
단일 프롬프트의 한계를 느끼시나요? LLM의 잠재력을 최대로 끌어내는 프롬프트 체이닝의 3가지 핵심 패턴(순차, 조건, 반복)과 CoT, ToT 활용법을 배워보세요. 신뢰도 높은 AI 자동화 시스템을 직접 설계할 수 있습니다.
프롬프트 캔버스 가이드: ‘감’이 아닌 ‘설계’로 AI 답변의 질을 바꾸는법
AI에게 ‘감’으로 질문하고 계신가요? 프롬프트 엔지니어링의 핵심, 프롬프트 캔버스 템플릿으로 AI 답변의 질을 극적으로 높이는 8가지 설계 비법을 알아보세요. ChatGPT 업무 생산성을 높이는 가장 체계적인 프롬프트 작성법을 알려드립니다.
LLM 생각의 흐름을 프로그래밍하는 세 가지 방법: CoT, ToT, GoT 완벽 가이드
LLM의 추론 능력을 극대화하는 Chain-of-Thought, Tree-of-Thoughts, Graph-of-Thoughts의 핵심 원리부터 성능, 비용, 실용적 적용 사례까지 완벽하게 분석합니다.
AI, 인간 연구원을 뛰어넘다: ARIEL 논문이 밝힌 AI의 명과 암
예일, 스탠퍼드, 구글이 발표한 ARIEL 논문은 AI가 논문 요약에서는 인간을 능가하지만, 그림 해석에서는 한계를 보인다고 밝힙니다. AI 연구 보조원의 현주소와 미래를 심층 분석합니다.