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.