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.