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llm 활용 2

Instruction-based Prompting

개요Instruction-based Prompting(명령 기반 프롬프트)은 대규모 언어모델(LLM)에게 작업을 자연어 명령문 형태로 직접 지시하여 원하는 출력을 얻는 프롬프트 방식입니다. 이는 “문장을 요약해줘”, “다음을 영어로 번역해줘”, “질문에 답변해줘”처럼 사람이 쓰는 명령 문장 그대로 LLM에게 과제를 부여하는 전략이며, 특히 Instruction-tuned 모델(GPT-3.5, GPT-4, T5, FLAN, Alpaca 등) 에서 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의Instruction-based Prompting이란 명시적인 지시어(instructional phrase)를 통해 LLM이 특정 태스크를 수행하게 하는 방법으로, 일반적으로 다음과 같은 구조를 따릅니다:지시문: 모델에게 작업을..

Topic 2025.04.07

Prompt Engineering 기법

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..

Topic 2025.04.06
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