CoT부터 ReAct까지, 프롬프트 엔지니어링 핵심 이론 총정리
“Let’s think step by step” 팁을 아시나요? 본 글은 단순 팁을 넘어, CoT, ReAct 등 프롬프트 엔지니어링 핵심 이론 4단계를 쉽게 설명합니다. AI의 잠재력을 최대로 활용하세요.
정답’ 대신 ‘과정’을 가르친다? 메타 프롬프팅 완벽 가이드
LLM이 유독 LLM 수학 문제에 약한 이유. ‘정답 예시’가 아닌 ‘생각의 틀’을 가르치는 메타 프롬프팅을 아시나요? 별도 훈련 없이 LLM 추론 능력을 극대화하는 최신 비결을 확인하세요.
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.