AI 프롬프트 활용 - ProB AI 연구소

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.

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.

LLM의 추론 능력을 극대화하는 Chain-of-Thought, Tree-of-Thoughts, Graph-of-Thoughts의 핵심 원리부터 성능, 비용, 실용적 적용 사례까지 완벽하게 분석합니다.

예일, 스탠퍼드, 구글이 발표한 ARIEL 논문은 AI가 논문 요약에서는 인간을 능가하지만, 그림 해석에서는 한계를 보인다고 밝힙니다. AI 연구 보조원의 현주소와 미래를 심층 분석합니다.

최신 AI 모델인 GPT-4o, Gemini 1.5도 긴 글 생성에는 약하다는 사실, 알고 계셨나요? 새로운 벤치마크 LONGPROC이 밝혀낸 LLM의 숨겨진 한계와 미래 과제를 심층 분석합니다.

AI 추천 시스템의 정보 부족과 환각(hallucination) 문제, 그 딜레마를 해결하는 MAPLE 모델을 아시나요? 최신 논문을 통해 사용자가 신뢰하는 설명 가능한 추천의 비밀을 파헤쳐 봅니다.

“Let’s think step by step”에 지치셨나요? 2025년 최신 논문 TORSO는 Few-shot 프롬프트 없이 LLM의 내재된 추론 능력을 깨우는 간단하고 강력한 방법을 제시합니다. 비용은 줄이고 정확도는 높이세요.

챗봇을 넘어 스스로 계획하고, 도구를 사용하며, 문제를 해결하는 자율 AI 에이전트의 원리와 산업별 활용 사례, 그리고 미래 전망까지 최신 논문을 바탕으로 완벽 정리.

LLM 탈옥(Jailbreak) 공격이 더 정교해지고 있습니다. 모델 재훈련 없이 프롬프트 패치 하나로 AI 보안을 획기적으로 높이는 ‘방어적 프롬프트 패치(DPP)’의 원리, 성능, 미래를 최신 논문 기반으로 완벽 해설합니다.

LLM 성능 한계를 해결할 혁신적인 방법, 언어 자기-대련(LSP)을 소개합니다. 데이터 없이 AI가 스스로를 훈련하며 더 강력해지는 원리와 실제 실험 결과를 확인하세요.