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.
GPT-4 성능 20% 높이는 법: SELF-REFINE 프롬프트 가이드
추가 학습 없이 LLM 성능을 높이는 SELF-REFINE 논문 완벽 분석. GPT-4가 스스로 피드백을 주고 코드를 수정하여 최적화하는 원리와 실무 적용 템플릿을 확인하세요.
AI 정확도 16%→99.7%: Least-to-Most 프롬프팅 완벽 가이드
AI가 복잡한 문제에서 환각을 일으키나요? 구글 브레인이 입증한 Least-to-Most 프롬프팅을 만나보세요. CoT 대비 정확도를 16%에서 99.7%로 끌어올린 문제 분해 기술과 실전 파이썬 템플릿까지 모두 공개합니다.
AI 성능 26% 향상! 메타인지 프롬프팅 5단계와 실전 템플릿 공개
AI에게 단순히 단계별로 생각하라고만 하시나요? 이제는 메타인지 프롬프팅으로 스스로를 검증하게 만드세요. 스탠퍼드 연구로 입증된 5단계 프로세스와 즉시 복사 가능한 프롬프트 엔지니어링 템플릿을 통해 LLM의 논리적 한계를 돌파하는 법을 알려드립니다.
구글 딥마인드 공개, 정답률 27% 높이는 ‘스텝백 프롬프팅’ 비결
복잡한 문제에서 AI가 자꾸 환각을 일으키나요? 구글 딥마인드가 발표한 ‘스텝백 프롬프팅’을 통해 LLM 정답률을 최대 27%까지 높여보세요. 추상화 기법을 활용해 기본 원리를 먼저 파악하는 이 혁신적인 프롬프트 엔지니어링 전략과 실전 사례를 지금 확인하세요.