Chain-of-Table: 엑셀만 보면 바보 되는 AI, 완벽하게 구제하는 법
AI가 엑셀 표만 보면 환각 증세를 보이나요? 구글의 최신 기술 Chain-of-Table은 LLM이 표를 동적으로 수정하며 정확한 답을 찾게 합니다. 기존 Chain-of-Thought의 한계를 넘어 데이터 분석 성능을 획기적으로 높이는 5가지 핵심 원리를 지금 확인하세요.
Self-Consistency란? LLM ‘외길 사고’를 ‘다중 검산’으로
LLM 추론이 자꾸 틀리나요? Chain-of-Thought의 한계를 넘는 Self-Consistency 기법을 알아보세요. 모델 수정 없이 AI의 추론 오류를 획기적으로 줄이는 3단계 작동 원리를 공개합니다.
아직도 CoT 쓰세요? 구글이 제시한 생각의 나무(ToT) 문제 해결법
LLM의 한계를 느끼셨나요? 연쇄적 사고(Chain of Thought)를 넘어선 프롬프트 엔지니어링 기법, 생각의 나무(ToT)의 작동 원리와 놀라운 성능 향상 비법을 확인하세요.
16%→99% 성능 점프? Least-to-Most 프롬프팅의 비밀
Chain of Thought의 한계에 부딪혔나요? 복잡한 문제를 분해해 LLM 추론 능력을 극대화하는 Least-to-Most 프롬프팅의 원리와 압도적인 성능을 확인하세요.