구글 딥마인드 유추 프롬프팅 가이드: 프롬프트 엔지니어링 필수 템플릿
일일이 예시를 찾느라 지치셨나요? AI가 스스로 예제를 생성해 문제를 해결하는 ‘유추 프롬프팅’을 만나보세요. 구글 딥마인드가 입증한 프롬프트 엔지니어링 비법과 바로 쓸 수 있는 실전 템플릿을 공개합니다. ChatGPT 활용법을 한 단계 업그레이드하고 답변 정확도를 획기적으로 높이세요.
Tree of Thoughts 완벽 분석:AI에게 ‘생각’을 심는 법
GPT의 엉뚱한 답변이 답답하셨나요? 단순한 CoT를 넘어, LLM 추론 능력을 4%에서 74%로 비약시킨 Tree of Thoughts 기법을 분석합니다. AI에게 ‘숙고하는 시스템 2’ 사고를 장착시키는 프롬프트 엔지니어링의 핵심 원리와 적용법을 지금 확인하세요.
Bias Prompting: CoT보다 토큰 비용 아끼고 정확도 높이는 법
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.
자동 프롬프트 최적화, OPRO가 소형 LLM에서 실패하는 이유
OPRO 소형 LLM 적용을 고민 중이신가요? 자동 프롬프트 최적화 기법인 OPRO가 LLaMa 등에서 CoT보다 못한 실패 원인을 최신 연구로 명쾌하게 분석합니다.
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.
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.
차세대 LLM 프롬프팅, 패턴 인식 사고의 사슬(PA-CoT) 완벽 가이드
기존 ‘사고의 사슬’을 넘어선 LLM 프롬프팅의 진화, ‘패턴 인식 사고의 사슬(PA-CoT)’을 아시나요? 정답보다 ‘추론 패턴’이 중요한 이유와 LLM 성능을 극대화하는 새로운 전략을 확인해 보세요.