AI 프롬프트 활용 - ProB AI 연구소

Active Prompting: LLM ‘족집게 과외’ 시키는 획기적 방법

Active Prompting은 LLM 추론 성능을 극대화하는 새로운 기법입니다. 모델의 ‘불확실성’을 이용해 최적의 생각의 사슬(CoT) 예시를 찾는 획기적인 방법을 확인하세요.

최신 AI 기술 ImpRAG 심층 분석. 기존 RAG의 한계를 넘는 ‘쿼리 없는 RAG’는 LLM이 ‘암시적 쿼리’로 스스로 정보를 찾게 합니다. ImpRAG의 핵심 원리, 2단계 훈련법, 압도적인 성능 향상 이유를 확인하세요.

CoT의 치명적 CoT 한계를 극복하는 최신 AI 전략! LLM 환각 해결 CoK 프롬프팅 원리와 핵심 $F^2$-검증 메커니즘을 상세 분석합니다. LLM 추론 신뢰성을 극대화하는 지식의 사슬을 지금 확인하세요. (155자)

LLM이 왜 LLM 엑셀 데이터만 만나면 약해질까요? 복잡한 LLM 테이블 추론의 한계를 깬 획기적 기법, Chain-of-Table(CoT)의 작동 원리와 SOTA 달성 비결을 확인하세요.

LLM 추론은 왜 수학에 약할까요? LLM 계산 오류를 해결하는 CoT와 PAL의 장단점, 그리고 두 방식을 결합한 최신 하이브리드 전략까지. LLM의 한계를 극복하는 방법을 알아보세요.

기존 CoT, GoT의 한계를 넘어선 Layer-of-Thoughts (LoT)를 알아보세요. ‘제약 계층’ 필터링으로 더 정확하고 설명 가능한 LLM 추론을 경험해 보세요.

AI가 그럴듯한 거짓말을 할 때 ‘소크라테스식 문답법(Maieutic Prompting)’을 사용해 보세요. 스스로 논리를 검증하게 만들어 AI 오류와 환각을 줄이는 새로운 프롬프트 엔지니어링 기술입니다.

CoT(생각의 사슬)의 한계를 넘는 RDOLT를 소개합니다. ‘오답 노트’ KPM을 활용해 LLM 추론 성능을 높이는 이 새로운 프레임워크의 원리와 실전 가이드를 확인하세요.

LLM 코드 생성 시 CoT의 한계에 부딪히셨나요? 코드 생성 정확도를 최대 13.79% 향상시키는 SCoT(Structured Chain-of-Thought)의 원리와 CoT와의 명확한 차이, 2단계 적용법까지 모두 확인하세요.

LLM 추론 능력이 기대에 못 미치나요? ‘쉬운 예시’ 대신 ‘복잡성 기반 프롬프팅’을 사용해야 하는 이유와 프롬프트 엔지니어링 실전 팁을 확인하세요.