프롬프트 엔지니어링: LLM은 ‘예시’가 아닌 ‘규칙’을 배운다
기존 ICL, CoT의 한계를 느끼셨나요? ‘예시’가 아닌 ‘규칙’을 학습시키는 차세대 프롬프트 엔지니어링, HD-LoA를 만나보세요. LLM 성능 향상의 핵심 원리를 지금 확인하세요.
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.
기존 RAG 한계 극복! ImpRAG 작동 원리와 2단계 훈련법 완벽 정리
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.
LLM 환각 해결 CoK 프롬프팅: CoT의 한계를 넘어 지식 기반 추론의 신뢰도를 높이는 법
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)
LLM 테이블 추론 한계 돌파! ‘Chain-of-Table’ 완벽 가이드
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.