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.
LLM은 왜 수학을 틀릴까? LLM 추론 능력 3단계 진화
LLM 추론은 왜 수학에 약할까요? LLM 계산 오류를 해결하는 CoT와 PAL의 장단점, 그리고 두 방식을 결합한 최신 하이브리드 전략까지. LLM의 한계를 극복하는 방법을 알아보세요.
Layer-of-Thoughts (LoT): ‘제약 계층’으로 LLM 추론을 제어하다
기존 CoT, GoT의 한계를 넘어선 Layer-of-Thoughts (LoT)를 알아보세요. ‘제약 계층’ 필터링으로 더 정확하고 설명 가능한 LLM 추론을 경험해 보세요.
AI 환각 잡는 ‘소크라테스식 문답법'(Maieutic Prompting)
AI가 그럴듯한 거짓말을 할 때 ‘소크라테스식 문답법(Maieutic Prompting)’을 사용해 보세요. 스스로 논리를 검증하게 만들어 AI 오류와 환각을 줄이는 새로운 프롬프트 엔지니어링 기술입니다.
RDOLT: 차세대 LLM 추론으로 CoT의 한계를 넘는 비결
CoT(생각의 사슬)의 한계를 넘는 RDOLT를 소개합니다. ‘오답 노트’ KPM을 활용해 LLM 추론 성능을 높이는 이 새로운 프레임워크의 원리와 실전 가이드를 확인하세요.