Decomposed Prompting의 모듈형 구조를 나타내는 다이어그램. 중앙의 Decomposer가 복잡한 태스크를 여러 개의 Sub-task Handler로 분산하여 LLM의 추론 성능을 최적화하는 시스템 아키텍처를 시각화함

프롬프트도 모듈화가 핵심! Decomposed Prompting으로 LLM 성능 극대화하기

LLM의 복잡한 추론 실패, 아직도 CoT만 쓰시나요? Decomposed Prompting(분해 프롬프팅) 기법을 통해 프롬프트를 모듈화하고 관리 가능한 시스템으로 설계하는 방법을 소개합니다. 프롬프트 엔지니어링의 한계를 넘어 LLM 성능 최적화와 환각 현상을 줄이는 실무 전략을 지금 확인하세요.

프롬프트 엔지니어링에서 LLM 성능 최적화를 위해 퓨샷 예시(노란색 큐브)를 시스템 프롬프트 구조(녹색 블록)의 상단에 전략적으로 배치하는 모습을 상징적으로 보여주는 손 스케치 및 수채화 일러스트

LLM 프롬프트 엔지니어링: 퓨샷 예시는 무조건 ‘여기에’ 써라

프롬프트 엔지니어링에서 예시의 내용은 그대로 두고 위치만 바꿔도 정확도가 20% 상승한다는 사실, 알고 계셨나요? 퓨샷 러닝의 효과를 극대화하는 DPP 편향의 비밀과 시스템 프롬프트를 활용한 최적의 배치 전략(SSP)을 지금 바로 확인하세요.