LLM 프롬프트가 관련 없는 정보로 인해 혼란에 빠져 복잡하게 얽힌 사고 과정을 보여주는 일러스트. Self-Consistency와 같은 최적화 전략의 필요성을 시각적으로 표현하고 있습니다.

LLM 프롬프트가 실패하는 이유: 무관한 정보가 성능을 35% 떨어뜨린다?

왜 내가 짠 LLM 프롬프트는 엉뚱한 대답을 할까요? 구글 딥마인드 연구로 밝혀진 LLM의 ‘주의 산만’ 이슈와 성능을 96%까지 회복시키는 Self-Consistency 전략을 확인하세요. RAG 최적화와 LLM 성능 개선을 위한 파이썬 실전 코드까지 모두 공개합니다.