LLM 비용 절감 - ProB AI 연구소

토큰 비용이 걱정된다면? LLM 다이어트 기술 ‘Selective Context’ 완벽 가이드

LLM API 비용과 토큰 제한으로 고민이신가요? LLM 프롬프트 압축 기술인 Selective Context를 활용해 성능 저하 없이 프롬프트 길이를 50% 줄이는 방법을 소개합니다. 비용 절감 원리부터 RAG 시스템 적용 실전 가이드까지 지금 바로 확인하세요.

마이크로소프트의 LLMLingua를 통해 성능 저하 없이 프롬프트 압축을 수행하고 LLM 비용 절감 효과를 경험하세요. RAG와 CoT의 한계를 극복하고 API 비용을 최대 20배 아끼는 핵심 원리와 적용 방법을 상세히 분석해 드립니다.

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.

LLM API 비용과 느린 속도가 고민이라면 ‘효율적 프롬프팅’이 해답입니다. 프롬프트 압축, 자동 최적화 전략을 통해 LLM 비용 절감과 성능 향상을 동시에 경험해 보세요.