중앙의 AI 코어와 연결된 여러 데이터 노드를 통해 복잡한 추론 과정이 진행되는 모습을 표현한 디지털 이미지. Bias Prompting(편향 프롬프팅)의 다각적 데이터 처리 및 LLM의 작동 원리를 시각화함.

Bias Prompting: CoT보다 토큰 비용 아끼고 정확도 높이는 법

LLM 비용 절감과 성능 향상을 동시에 원하시나요? CoT의 단점을 보완한 Bias Prompting(편향 프롬프팅) 전략을 소개합니다. 모든 보기를 정답으로 가정하는 역발상으로 LLM의 편향을 잡고 정확도를 높이는 최신 프롬프트 엔지니어링 기법을 지금 확인해보세요.

비전 언어 모델(LVLM)의 복잡한 연쇄 추론(CoT) 과정과 인간의 개입을 상징하는 AI 일러스트

비전 언어 모델(LVLM) 성능 최적화: 토큰 비용 줄이는 ‘룩백(Lookback)’ 기술

비전 언어 모델(LVLM)이 생각을 길게 할수록 정답률이 떨어지는 ‘Long-Wrong’ 현상을 분석합니다. 불확실성 기반 룩백(Lookback) 기술을 통해 AI의 환각을 줄이고 토큰 비용을 45%까지 절감하는 최신 시각적 추론 전략을 확인하세요.

챗GPT 프롬프트 전략: 무대 중앙에서 두 개의 가면을 들고 다양한 페르소나를 연기할 준비를 하는 LLM(AI 배우)의 모습

챗GPT 프롬프트, “논리적으로”보다 강력한 ‘메소드 액터’ 기법

챗GPT 프롬프트, 아직도 “논리적으로 생각해”라고만 하시나요? 최신 연구에 따르면 AI에게 메소드 액터처럼 역할을 부여할 때 정답률이 41%에서 99%까지 상승합니다. LLM을 계산기가 아닌 배우로 대우하여 최고의 성능을 이끌어내는 프롬프트 작성법 4가지를 공개합니다.