프롬프트 (4) 썸네일형 리스트형 Tree of Thoughts: 인공지능의 새로운 문제 해결 패러다임 최근 대규모 언어 모델(LM, Large Language Model)은 다양한 작업에 적용되며 그 성능을 입증해왔습니다. 하지만 대부분의 LM은 토큰 단위로 좌에서 우로 순차적인 선택을 수행하는 auto-regressive 메커니즘에 의존합니다. 이는 단순한 작업에는 효과적일 수 있지만, 탐구와 전략적 결정이 필요한 복잡한 문제에서는 한계에 부딪힐 수 있습니다.이 한계를 극복하기 위해, 논문 *"Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with LMs"*는 새로운 프레임워크인 **Tree of Thoughts (ToT)**를 제안합니다. ToT는 기존의 CoT (Chain of Thought)를 확장하여 모델이 문제를 해결할 때 다양한 경로를 탐구하고 더 정교한 결.. 프롬프트 체이닝이란 무엇일까? LLM과의 대화에서 숨겨진 가능성을 탐구해보자 최근 인공지능과 대화형 AI에 대한 관심이 크게 증가하고 있습니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)을 활용한 대화는 많은 사람들이 이미 경험하고 있을 것입니다. 그러나 단순한 질문-응답을 넘어, 여러 질문을 체계적으로 연결하여 복잡한 문제를 해결할 수 있다면 어떨까요? 오늘은 이러한 핵심 개념인 '프롬프트'와 '프롬프트 체이닝'에 대해 이야기해보겠습니다.프롬프트란 무엇인가요?프롬프트는 LLM에게 특정 작업을 요청하기 위해 입력하는 '명령어' 또는 '질문'입니다. 자연어로 작성된 프롬프트는 모델에게 어떤 작업을 수행해야 하는지를 명확히 알려주며, 이를 통해 원하는 결과를 얻을 수 있게 합니다. 예를 들어, "재즈 장르의 대표적인 아티스트를 알려줘"라고 입력하면, L.. [프롬프트 엔지니어] Self-Consistency(자기 일관성) 개념 정리! 개념 및 컨셉 배경Self-Consistency는 프롬프트 엔지니어링에서 AI 모델의 응답의 일관성을 유지하고 개선하는 기법입니다. 기본적으로, Self-Consistency는 모델이 동일한 입력에 대해 여러 번의 출력을 생성하고, 이러한 출력을 비교하여 가장 일관성 있고 신뢰할 수 있는 응답을 선택하는 방식으로 작동합니다. 이 기법은 특히 복잡하거나 모호한 질문에 대해 신뢰할 수 있는 답변을 얻기 위해 사용됩니다.기반 기술Self-Consistency의 기반 기술은 다음과 같습니다:다양한 출력 생성: 모델이 동일한 프롬프트에 대해 여러 번의 응답을 생성합니다. 이를 통해 모델이 다양한 관점이나 방법으로 질문에 접근할 수 있습니다.응답 비교 및 평가: 생성된 여러 응답을 비교하여 가장 일관성 있고 신뢰할.. [프롬프트 엔지니어링] Chain-of-Thought (CoT) Prompting란 무엇인가? Chain-of-Thought (CoT) prompting은 언어 모델이 복잡한 추론 작업을 수행할 때 중간 단계의 추론 과정을 명시적으로 보여주는 기술입니다. 이는 모델이 단계를 밟아가며 문제를 해결하도록 유도하여 정확성을 높이는 방법입니다. 전문가의 관점에서 Chain-of-Thought prompting의 주요 요소와 장점을 다음과 같이 정리할 수 있습니다: 개념과 원리추론 과정의 시각화: CoT는 모델이 문제를 해결하는 데 필요한 중간 추론 단계를 명시적으로 작성하도록 유도합니다. 이는 사람의 사고 과정과 유사하며, 단계별로 문제를 해결하는 방식입니다.복잡한 문제 해결: 특히 복잡한 수학 문제, 논리 퍼즐, 다단계 추론이 필요한 질문 등에 유용합니다. 단계별 접근은 모델이 각 단계에서 필요한 정보.. 이전 1 다음
