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.
“뼈대부터 세워라” AI 글쓰기 구조와 속도를 동시에 잡는 프롬프트 엔지니어링
AI가 느리고 장황하게 답한다면? 프롬프트 엔지니어링 3탄, ‘생각의 골격(SoT)’을 만나보세요. 뼈대부터 세우는 전략으로 속도는 2.4배 높이고 논리는 탄탄하게 만드는 비결과, 1~3탄을 요약한 핵심 치트시트를 공개합니다.
프롬프트 엔지니어링 심화: AI에게 ‘오답 노트’를 가르쳐야 하는 이유 (Contrastive CoT)
“단계별로 생각하라”만으로는 부족할 때가 있습니다. AI의 환각과 오류를 잡는 프롬프트 엔지니어링의 핵심, Contrastive CoT를 소개합니다. AI에게 오답 노트를 가르쳐 추론 능력을 획기적으로 높이는 실무 가이드를 확인하세요.
프롬프트 엔지니어링: 단 한 문장으로 AI 성능 5배 높이는 법
프롬프트 엔지니어링의 마법 같은 한 문장, “Let’s think step by step”을 아시나요? 예시 없이도 AI의 수학/논리 성능을 17%에서 79%로 끌어올리는 Zero-shot CoT의 원리와 ChatGPT 꿀팁을 논문을 통해 명쾌하게 정리해 드립니다.
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.