프롬프트 엔지니어링 (2) 썸네일형 리스트형 최신 AI 시대를 이끄는 프롬프트 엔지니어링: 7가지 고급 테크닉으로 LLM을 최대한 활용하기 인공지능 대화 모델(ChatGPT, Gemini 등)이 일상과 업무에 깊숙이 스며들며, 우리는 이 흐름에 적응할 새로운 기술을 배워야 합니다. 그중 하나가 바로 **프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)**입니다.프롬프트 엔지니어링은 대화형 AI 모델의 성능을 극대화하기 위해 효과적인 입력을 설계하는 기술입니다. 이 블로그에서는 프롬프트 엔지니어링의 기본을 넘어, '메타 프롬프팅', '단계적 문제 해결', '다중 작업 프롬프팅' 등 잘 알려지지 않은 고급 기법 7가지를 탐구합니다. 이 기술을 통해 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력을 더욱 효율적으로 활용할 수 있습니다.1. 메타 프롬프팅 (Meta Prompting)핵심 개념메타 프롬프팅은 LLM이 프롬프트를 생성하고 개선하는 과정을 자.. 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.. 이전 1 다음
