LLM의 추론 능력 높이기

생각의 사슬(Chain-of-Thought, CoT) 기법은 AI 분야에서 획기적인 발전을 이뤄내며, 모델이 복잡한 문제을 처리하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 생각의 사슬은 단계별 사고 과정을 시뮬레이션함으로써 대형 언어 모델(LLM)이 복잡한 질문을 다루기 쉽게 나누도록 훈련하고, 모델 출력의 논리성과 명확성을 개선합니다. 이 기법은 AI 출력의 정확성과 신뢰성을 높일 뿐만 아니라 투명성을 증진시켜 모델의 결론 뒤에 숨겨진 추론 과정을 이해할 수 있게 합니다.

생각의 사슬 프롬프트란?

생각의 사슬 프롬프트는 복잡한 문제를 중간 단계로 나누어 사고하도록 대형 언어 모델의 추론 능력을 향상하는 강력한 기법입니다. LLM이 추론 과정을 명확히 표현함으로써 수학 문제나 비즈니스 분석처럼 논리적이거나 다단계 사고가 필요한 작업에서 성능을 향상합니다.

생각의 사슬 프롬프트가 효과적인 이유는 무엇인가요?

생각의 사슬 프롬프트 방식은 LLM이 투명하고 일관된 추론을 제공하게 하여 그 출력이 더 쉽게 해석되고 디버깅될 수 있게 만듭니다. 선도적인 모델 개발자들은 기존의 기법에 비해 문제 해결의 정확도를 크게 향상할 수 있는 CoT 기법을 적극 활용하고 있습니다.

생각의 사슬 프롬프트 가이드 다운로드하기

AI가 수학이나 과학에서부터 비즈니스 의사결정에 이르기까지 다양한 응용 분야에 통합됨에 따라 생각의 사슬의 중요성이 더욱 두드러지고 있습니다. 이 eBook은 생각의 사고의 원리, 장점, 그리고 AI의 미래와 인간 사용자와 AI의 상호작용에 대해 다룹니다.

eBook 주요 내용

• 생각의 사슬 프롬프트가 대형 언어 모델의 추론을 어떻게 이끌어내는가
• LLM이 생각의 사슬을 수행하도록 훈련하는 방법
• 생각의 사슬이 직면한 도전 과제
• 생각의 사슬 추론에 있어 고품질 데이터가 중요한 이유
• 에펜의 수학적 추론 데이터셋