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.
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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.
“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.
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.
자꾸 거짓말하는 AI 환각 현상 때문에 고민이신가요? AI가 가짜 정보를 생성하는 이유와 이를 방지할 프롬프트 엔지니어링 핵심 전략 3가지를 정리했습니다. 실전 사례를 통해 생성형 AI 활용법의 수준을 높이고, 더 이상 AI의 오답에 속지 않는 검증 시스템을 구축해 보세요.
AI가 뻔뻔하게 거짓말을 하는 이유, AI 환각 현상을 해부합니다. 사실성 환각과 충실성 환각의 차이부터 학습 단계별 원인을 분석하고, RAG와 프롬프트 엔지니어링을 활용한 현실적인 해결책을 제시합니다. 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 위한 필독 가이드.
구글 Veo 3.1로 달리의 ‘녹는 시계’를 완벽하게 구현하는 법을 소개합니다. 100mm 매크로 렌즈 설정부터 JSON 프롬프트를 활용한 물리 법칙 통제까지, AI 영상 생성의 차원을 높이는 전문가급 노하우를 지금 확인하고 적용해 보세요.
LLM 비용 절감과 성능 향상을 동시에 원하시나요? CoT의 단점을 보완한 Bias Prompting(편향 프롬프팅) 전략을 소개합니다. 모든 보기를 정답으로 가정하는 역발상으로 LLM의 편향을 잡고 정확도를 높이는 최신 프롬프트 엔지니어링 기법을 지금 확인해보세요.
AI 응답 품질을 극대화하는 프롬프트 엔지니어링 A to Z 가이드. 5가지 핵심 원칙부터 ‘사고의 연쇄’ 등 4가지 고급 프롬프트 전략까지, AI 최적화를 위한 모든 것을 확인하세요.
지루한 프롬프트 엔지니어링에 지치셨나요? 스탠포드의 DSPy는 ‘LLM계 PyTorch’로, 프롬프트를 수동 튜닝이 아닌 ‘컴파일’합니다. DSPy의 프롬프트 자동화 원리를 확인하세요.