AI 프롬프트 활용 - ProB AI 연구소

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 등 구조화된 데이터를 엉뚱하게 분석하나요? LLM의 환각을 줄이고 데이터의 의미를 정확히 이해시키는 ‘지식 프롬프트 체이닝’ 기술로, AI를 진정한 데이터 전문가로 만드는 법을 알아보세요.

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.

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.