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.
LLM 성능 18% 높이는 프롬프트 엔지니어링의 비밀: 복잡성 원칙
LLM의 뻔뻔한 오답 때문에 고민인가요? 단순한 CoT를 넘어 성능을 18% 이상 끌어올리는 프롬프트 엔지니어링의 핵심, ‘복잡성 원칙’을 공개합니다. 추론 단계를 잘게 쪼개고 정교한 예시를 활용해 모델의 지능을 극대화하는 3단계 액션 플랜을 지금 확인하세요.
AI에게 일머리를 가르치는 기술, 유추 프롬프팅 활용 가이드 (템플릿 포함)
레퍼런스 찾느라 시간 쓰지 마세요. 유추 프롬프팅 기술 하나면 AI가 스스로 유사 사례를 떠올려 고품질의 결과물을 만듭니다. 복사해서 바로 쓰는 ChatGPT 프롬프트 템플릿으로 업무 효율화를 경험하고 칼퇴하세요.
AI가 멍청해지는 이유, 프롬프트 엔지니어링 3가지 전략으로 완벽 해결
LLM이 엉뚱한 답을 내놓나요? 구글 딥마인드는 비관련 문맥이 AI를 혼란스럽게 만든다고 밝혔습니다. RAG 시스템의 정확도를 획기적으로 높여줄 실전 프롬프트 엔지니어링 3가지 전략을 지금 바로 확인하고 적용해보세요.
토큰 비용이 걱정된다면? LLM 다이어트 기술 ‘Selective Context’ 완벽 가이드
LLM API 비용과 토큰 제한으로 고민이신가요? LLM 프롬프트 압축 기술인 Selective Context를 활용해 성능 저하 없이 프롬프트 길이를 50% 줄이는 방법을 소개합니다. 비용 절감 원리부터 RAG 시스템 적용 실전 가이드까지 지금 바로 확인하세요.
LLM 프롬프트 압축, 무작정 지우면 망합니다 (SCOPE 활용법)
RAG 비용 문제로 고민이신가요? 단순 토큰 삭제가 아닌, 문맥을 이해하고 재구성하는 프롬프트 압축 기술 SCOPE를 소개합니다. LLM 토큰 최적화로 API 비용은 줄이고 답변 정확도는 높이는 RAG 비용 절감의 핵심 전략을 지금 확인하세요.