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.
AI 환각 현상 해결하는 프롬프트 작성법 3가지 (실전 사례)
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.
AI 환각(Hallucination)의 모든 것: 거짓말 원인과 RAG 해결책
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.
AI 환각의 치명적 오류, ‘수학(정형 기법)’으로 잡는 법
LLM의 치명적 약점인 AI 환각 문제. ‘정형 기법’이라는 수학적 접근법이 어떻게 AI의 오류를 잡고 ‘AI 신뢰성’을 100% 검증할 수 있는지 2가지 방향을 제시합니다.
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.
AI 환각 문제의 해법, 스스로 오류를 수정하는 ‘검증의 연쇄’
AI가 스스로 답변을 검증하는 ‘검증의 연쇄(CoVe)’를 아시나요? AI 환각 문제를 해결하고 AI 신뢰도를 높이는 4단계 팩트체크 원리를 쉽게 설명합니다. 더 정직한 AI의 미래를 확인해보세요.
AI가 엉뚱한 추천만 하는 이유: MAPLE 논문으로 본 설명 가능한 추천의 모든 것
AI 추천 시스템의 정보 부족과 환각(hallucination) 문제, 그 딜레마를 해결하는 MAPLE 모델을 아시나요? 최신 논문을 통해 사용자가 신뢰하는 설명 가능한 추천의 비밀을 파헤쳐 봅니다.