Chain-of-Thought2 ChatGPT Prompt 작성 팁 지난 포스팅에서는 LLM 의 치명적인 이슈인 할루시네이션을 줄이는 방법에 대해 알아봤다. 이번 글은 사용자가 원하는 답변을 얻기 위해 LLM 에 질문하는 방법인 Prompt 팁을 다루고자 한다. 단, 필자의 글은 Prompt 를 어떻게 구성해야 좋은지 경험적인 근거를 바탕으로 작성했음을 유의하길 바란다. 경험적 근거이기 때문에 정량적으로 판단하지 못했다. 지난 포스팅 링크: LLM 의 할루시네이션을 줄이는 방법 ※ 필자가 실제 프로젝트에서 수행한 결과를 바탕으로 Prompt 형식을 추천하였음. 좋은 Prompt 의 근거는 정량적 지표의 기준을 잡기 힘들었기 때문에 경험적 근거에 가까움 Prompt 팁 팁 리스트 Few-Shot Learning 이론은 LLM 의 할루시네이션을 줄이는 방법 에서 In-Con.. 2023. 12. 27. LLM 의 할루시네이션을 줄이는 방법 지난 포스팅에서는 LLM 을 어떻게 만드는지(=학습하는지), LLM 의 단점은 무엇인지(단점: 할루시네이션) 그리고 할루시네이션을 줄이기 위한 학습 방법은 무엇인지 알아봤다. 이번 글은 LLM 의 단점인 할루시네이션을 줄이기 위한 전략을 다룬다. 전략이기 때문에 LLM 학습이 아닌 점을 참고하길 바란다. 지난 포스팅 링크: LLM 학습에 대한 고찰 ※ 글에서 언급하는 단어에 혼동이 있을 수 있습니다. ['인공지능 모델', 'Generation 모델', '모델'] 이라는 표현은 모두 ChatGPT 와 같은 LLM 을 의미합니다. ['Input', 'Input text'] 의 의미는 LLM 에 들어가는 글(=text)을 의미합니다. ['Output', 'Output text'] 의 의미는 LLM 에서 Inp.. 2023. 12. 27. 이전 1 다음 반응형
