“뼈대부터 세워라” AI 글쓰기 구조와 속도를 동시에 잡는 프롬프트 엔지니어링
AI가 느리고 장황하게 답한다면? 프롬프트 엔지니어링 3탄, ‘생각의 골격(SoT)’을 만나보세요. 뼈대부터 세우는 전략으로 속도는 2.4배 높이고 논리는 탄탄하게 만드는 비결과, 1~3탄을 요약한 핵심 치트시트를 공개합니다.
프롬프트 엔지니어링 심화: AI에게 ‘오답 노트’를 가르쳐야 하는 이유 (Contrastive CoT)
“단계별로 생각하라”만으로는 부족할 때가 있습니다. AI의 환각과 오류를 잡는 프롬프트 엔지니어링의 핵심, Contrastive CoT를 소개합니다. AI에게 오답 노트를 가르쳐 추론 능력을 획기적으로 높이는 실무 가이드를 확인하세요.
프롬프트 엔지니어링: 단 한 문장으로 AI 성능 5배 높이는 법
프롬프트 엔지니어링의 마법 같은 한 문장, “Let’s think step by step”을 아시나요? 예시 없이도 AI의 수학/논리 성능을 17%에서 79%로 끌어올리는 Zero-shot CoT의 원리와 ChatGPT 꿀팁을 논문을 통해 명쾌하게 정리해 드립니다.
LLM 프롬프트가 실패하는 이유: 무관한 정보가 성능을 35% 떨어뜨린다?
왜 내가 짠 LLM 프롬프트는 엉뚱한 대답을 할까요? 구글 딥마인드 연구로 밝혀진 LLM의 ‘주의 산만’ 이슈와 성능을 96%까지 회복시키는 Self-Consistency 전략을 확인하세요. RAG 최적화와 LLM 성능 개선을 위한 파이썬 실전 코드까지 모두 공개합니다.
System 2 Attention(S2A) 완벽 해설: LLM의 ‘아부’와 할루시네이션 잡는 법
Meta의 System 2 Attention(S2A) 논문을 통해 LLM의 고질적인 ‘아부’와 할루시네이션을 해결하는 프롬프트 엔지니어링 비법을 공개합니다. AI에게 이성적인 사고 능력을 부여하여 팩트 정확도를 80%까지 높이는 구체적인 방법을 확인하세요.
LLM 자가 수정의 배신: “다시 검토해줘”가 성능을 망치는 이유
“답변 다시 검토해줘” 프롬프트가 오히려 LLM의 정답률을 떨어뜨린다는 사실, 알고 계셨나요? 구글 딥마인드 논문을 통해 LLM 자가 수정의 치명적 한계를 분석하고, 프롬프트 엔지니어링으로 성능을 높이는 확실한 대안을 제시합니다.
LLM 프롬프트 엔지니어링: 퓨샷 예시는 무조건 ‘여기에’ 써라
프롬프트 엔지니어링에서 예시의 내용은 그대로 두고 위치만 바꿔도 정확도가 20% 상승한다는 사실, 알고 계셨나요? 퓨샷 러닝의 효과를 극대화하는 DPP 편향의 비밀과 시스템 프롬프트를 활용한 최적의 배치 전략(SSP)을 지금 바로 확인하세요.
RAG 프롬프트 전략: 문서 다 넣으면 AI가 바보 되는 이유와 해결책
RAG 시스템에 문서를 몽땅 넣으면 AI 추론 능력이 떨어진다는 사실, 알고 계셨나요? LLM 긴 문맥의 한계를 극복하고 정답률을 획기적으로 높이는 ‘Retrieve-then-Reason’ RAG 프롬프트 전략을 공개합니다. AI 데이터 소화불량, 지금 바로 해결하세요.
AI 환각 현상 해결하는 프롬프트 작성법 3가지 (실전 사례)
자꾸 거짓말하는 AI 환각 현상 때문에 고민이신가요? AI가 가짜 정보를 생성하는 이유와 이를 방지할 프롬프트 엔지니어링 핵심 전략 3가지를 정리했습니다. 실전 사례를 통해 생성형 AI 활용법의 수준을 높이고, 더 이상 AI의 오답에 속지 않는 검증 시스템을 구축해 보세요.
AI 환각은 버그가 아니다? 창의성과의 놀라운 상관관계 분석
AI 환각을 단순 오류로만 보시나요? 최신 연구는 이를 창의성의 발현으로 봅니다. 환각과 LLM 창의성의 관계를 분석하고, Early Exit 전략을 통해 모델 성능은 높이고 운영 비용은 절감하는 실무 노하우를 지금 확인해 보세요.