ITPE * JackerLab

개요Few-shot Prompting은 대규모 언어모델(LLM)에게 작업 예시(few examples)를 함께 제공하여 모델이 문맥(Context)만으로 태스크를 학습하도록 유도하는 프롬프트 전략입니다. 이는 LLM의 사전학습된 능력을 활용해 별도 파인튜닝 없이 다양한 태스크에서 높은 성능을 낼 수 있게 하며, 특히 GPT-3 이후 널리 사용되는 대표적인 프롬프트 방식입니다.1. 개념 및 정의Few-shot Prompting은 다음과 같은 구조를 갖습니다:예시 포함: 입력 프롬프트에 몇 개의 문제-답 예시 포함문맥 기반 학습: 예시를 통해 모델이 태스크 구조를 이해함추론 일반화: 예시 패턴을 바탕으로 새로운 입력에 대해 응답 생성예시:Translate English to Korean:English: ap..

개요Zero-shot Prompting은 대규모 언어모델(LLM)에게 문제에 대한 예시 없이 직접적인 지시문만으로 작업 수행을 요청하는 가장 단순한 형태의 프롬프트 방식입니다. GPT, Claude, LLaMA 등 현대 LLM은 사전학습(pretraining) 과정에서 대량의 언어 데이터를 기반으로 일반적인 문장 완성과 문제 해결 능력을 내재화했기 때문에, 적절한 지시문(prompt instruction) 만으로도 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Zero-shot prompting은 다음과 같은 특성을 가집니다:예시 없음: 입력에 작업 수행 예시를 포함하지 않음직접 지시: 모델에게 직접 작업을 설명하는 명령어 구조추론 유도: 언어모델이 훈련 중 축적한 일반화 능력 활용예시:Q: ‘고양..