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LLM 추론 능력

Chain of Thought와 Tree of Thoughts 추론 방식 구조 비교 다이어그램

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.

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한 엔지니어가 LLM의 '생각의 틀'을 설계하는 메타 프롬프팅 과정을 다이어그램으로 그리고 있는 모습

정답’ 대신 ‘과정’을 가르친다? 메타 프롬프팅 완벽 가이드

LLM이 유독 LLM 수학 문제에 약한 이유. ‘정답 예시’가 아닌 ‘생각의 틀’을 가르치는 메타 프롬프팅을 아시나요? 별도 훈련 없이 LLM 추론 능력을 극대화하는 최신 비결을 확인하세요.

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복잡성 기반 프롬프팅' 개념을 시각화한 이미지. 단순한 추론(좌)과 복잡한 다단계 추론(우)의 연결을 통해 LLM 성능 향상이 이루어지는 과정을 표현.

쉬운 예시’가 독? LLM 추론 능력을 극대화하는 복잡성 기반 프롬프팅

LLM 추론 능력이 기대에 못 미치나요? ‘쉬운 예시’ 대신 ‘복잡성 기반 프롬프팅’을 사용해야 하는 이유와 프롬프트 엔지니어링 실전 팁을 확인하세요.

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한 프롬프트 엔지니어가 LLM 추론 능력을 향상시키기 위해 메타 프롬프팅의 구조적 템플릿을 설계하는 모습

메타 프롬프팅 완벽 가이드: 개념부터 실전 적용 방법까지

LLM이 엉뚱한 답을 내놓나요? 예시를 주는 퓨샷 프롬프팅을 넘어 ‘생각의 틀’을 알려주는 메타 프롬프팅으로 LLM 추론 능력을 극대화하는 법을 알아보세요. 프롬프트 엔지니어링의 미래를 경험하세요.

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