생각의 나무(Tree-of-Thought) 프롬프트는 생각의 나무 프레임워크에서 아이디어를 차용한 신선한 기술로 잘 확립된 생각의 사슬 프롬프트 개념을 확장하고 향상시켜 ChatGPT와 같은 큰 언어 모델이 우수한 추론 능력을 발휘할 수 있도록 하는 프롬프트입니. 이 Tree-of-Thought Prompting 기술을 통해 Large Language Model은 점진적으로 지식을 축적하면서 오류를 자율적으로 수정할 수 있습니다.
앞서 few shot여러개를 넣어봤는데도 불구하고 원하는 답을 얻지 못했습니다. 모델이 학습한 내용만으로는 원할한 작업을 수행하지 못하였는데요, Chain-of-Thought Prompting(생각의 사슬) 프롬프트를 통해서 문제를 해결할 수 있었습니다.
지난번, 짧게 프롬프트의 방식에 대해 다뤘던걸 기억 하시나요? 이번에는 쪼오금 더 깊게 다뤄보려고 합니다.
이전 섹션에서는 LLM을 확인하는 방법에 대한 기본적인 예를 소개했습니다.
OpenAI에서 공개한 ChatGPT 인공지능은 최근 몇 달 동안 텍스트기반 챗봇으로 전 세계를 열광시켰는데요, 이제 챗봇은 차트와 지도를 만들고 이미지, 동영상 까지 만들어 다시한번 이목을 집중시키고 있습니다. ‘챗 지피티 플러그인의 끝판왕’ 이라고 불리는 코드 인터프리터가 무엇인지, 같이 살펴보시겠습니다.
ChatGPT, 구글의 바드 등 생성형 AI의 등장으로 하루가 다르게 변해가고 있습니다. 이런 환경에서 경쟁 우위를 지니기 위해서는 빠른 대응이 필수적으로 요구되는데요, 변화를 위기보다는 기회로 여기고 변화에 맞춰 신속하고 적절하게 반응하는 것이 중요합니다. 따라서 생성형AI를 통해 경쟁 우위를 가지는 방법중 하나인 ‘프롬프트 엔지니어링’을 소개하고자 합니다.
IT 공부를 처음 시작했던 작년 10월부터, 기술 블로그를 운영하라는 조언을 수도 없이 들었지만 해야지 해야지 하며 블로그를 개설만 한 채 7개월이 지났다.
테스트를 위한 글입니다
