뻔한 요약은 그만! Chain of Density로 정보 밀도 높이는 프롬프트 전략
GPT-4의 뻔한 요약에 실망하셨나요? MIT와 Salesforce 연구진이 개발한 Chain of Density (CoD) 프롬프트를 통해 정보 밀도를 극대화하는 비결을 확인하세요. 가독성과 전문성을 동시에 잡는 3단계 황금 비율 원리와 즉시 복사해서 사용하는 AI 요약 템플릿을 공개합니다.
Few-Shot Learning이란? GPT-3 논문으로 본 AI의 ‘눈치’ 학습법
GPT-3 논문 “Language Models are Few-Shot Learners”의 핵심인 Few-Shot Learning을 쉽게 설명합니다. 1,750억 개의 파라미터가 만드는 In-context Learning의 비밀과 Zero-shot, One-shot의 차이를 확인하고, 왜 프롬프트가 중요한지 AI의 미래를 확인해보세요.
LLM 성능 18% 높이는 프롬프트 엔지니어링의 비밀: 복잡성 원칙
LLM의 뻔뻔한 오답 때문에 고민인가요? 단순한 CoT를 넘어 성능을 18% 이상 끌어올리는 프롬프트 엔지니어링의 핵심, ‘복잡성 원칙’을 공개합니다. 추론 단계를 잘게 쪼개고 정교한 예시를 활용해 모델의 지능을 극대화하는 3단계 액션 플랜을 지금 확인하세요.
AI에게 일머리를 가르치는 기술, 유추 프롬프팅 활용 가이드 (템플릿 포함)
레퍼런스 찾느라 시간 쓰지 마세요. 유추 프롬프팅 기술 하나면 AI가 스스로 유사 사례를 떠올려 고품질의 결과물을 만듭니다. 복사해서 바로 쓰는 ChatGPT 프롬프트 템플릿으로 업무 효율화를 경험하고 칼퇴하세요.
AI가 멍청해지는 이유, 프롬프트 엔지니어링 3가지 전략으로 완벽 해결
LLM이 엉뚱한 답을 내놓나요? 구글 딥마인드는 비관련 문맥이 AI를 혼란스럽게 만든다고 밝혔습니다. RAG 시스템의 정확도를 획기적으로 높여줄 실전 프롬프트 엔지니어링 3가지 전략을 지금 바로 확인하고 적용해보세요.
RaR 프롬프트: 질문 재구성 하나로 AI 할루시네이션 해결하기
AI가 쉬운 문제도 틀린다면? UCLA 연구진이 입증한 RaR 프롬프트로 정답률을 100% 가까이 높이는 비법을 공개합니다. 질문을 재구성하여 할루시네이션을 잡고 AI 답변 정확도를 극대화하는 프롬프트 엔지니어링 핵심 기술을 지금 확인하세요.
프롬프트도 모듈화가 핵심! Decomposed Prompting으로 LLM 성능 극대화하기
LLM의 복잡한 추론 실패, 아직도 CoT만 쓰시나요? Decomposed Prompting(분해 프롬프팅) 기법을 통해 프롬프트를 모듈화하고 관리 가능한 시스템으로 설계하는 방법을 소개합니다. 프롬프트 엔지니어링의 한계를 넘어 LLM 성능 최적화와 환각 현상을 줄이는 실무 전략을 지금 확인하세요.
GPT-4 성능 20% 높이는 법: SELF-REFINE 프롬프트 가이드
추가 학습 없이 LLM 성능을 높이는 SELF-REFINE 논문 완벽 분석. GPT-4가 스스로 피드백을 주고 코드를 수정하여 최적화하는 원리와 실무 적용 템플릿을 확인하세요.
AI 성능 26% 향상! 메타인지 프롬프팅 5단계와 실전 템플릿 공개
AI에게 단순히 단계별로 생각하라고만 하시나요? 이제는 메타인지 프롬프팅으로 스스로를 검증하게 만드세요. 스탠퍼드 연구로 입증된 5단계 프로세스와 즉시 복사 가능한 프롬프트 엔지니어링 템플릿을 통해 LLM의 논리적 한계를 돌파하는 법을 알려드립니다.
구글 딥마인드 공개, 정답률 27% 높이는 ‘스텝백 프롬프팅’ 비결
복잡한 문제에서 AI가 자꾸 환각을 일으키나요? 구글 딥마인드가 발표한 ‘스텝백 프롬프팅’을 통해 LLM 정답률을 최대 27%까지 높여보세요. 추상화 기법을 활용해 기본 원리를 먼저 파악하는 이 혁신적인 프롬프트 엔지니어링 전략과 실전 사례를 지금 확인하세요.