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..

개요Prompt Engineering(프롬프트 엔지니어링)은 대규모 언어모델(LLM)의 성능을 최대한 이끌어내기 위해 입력 프롬프트를 설계, 구성, 조정하는 기술입니다. GPT-4, Claude, LLaMA, PaLM 등 현대 LLM은 같은 모델이라도 프롬프트 구조에 따라 응답 품질이 크게 달라지기 때문에, 효과적인 프롬프트 설계가 매우 중요합니다. 최근에는 Chain-of-Thought(CoT), Zero-shot, Few-shot, Role prompting, Instruction tuning 등 다양한 기법이 활용되며, 프롬프트 자체가 모델 성능의 핵심 변수로 작용합니다.1. 개념 및 정의Prompt Engineering이란 모델에게 문제 해결을 요청할 때 사용하는 입력 문장을 명시적, 구조화된 방..