📝 매직 프롬프트, Zero-shot-PS LLM(ChatGPT) 프롬프트 중에 간단하면서도 효과를 크게 높일 수 있는 프롬프트로 Zero-shot CoT 라는 것이 있습니다. 이제는 대부분 다

📝 매직 프롬프트, Zero-shot-PS LLM(ChatGPT) 프롬프트 중에 간단하면서도 효과를 크게 높일 수 있는 프롬프트로 Zero-shot CoT 라는 것이 있습니다. 이제는 대부분 다 아시는 다음과 같은 프롬프트죠. 💭 Let’s think step by step 💭 단계별로 생각해봐 이 프롬프트는 LLM에게 사고의 방법을 알려주는 Chain-of-Thought 라는 프롬프트 기법을 단순화 한 방법인데요. Zero-shot-PS(Plan-and-Solve)는 Zero-shot-CoT를 조금 확장시켜 간단하게 성능을 더 높일 수 있는 방법입니다. 우선 프롬프트는 다음과 같습니다. 💭 Let’s first understand the problem and devise a plan to solve the problem. Then, let’s carry out the plan and solve the problem step by step. 💭 먼저 문제를 이해하고 문제를 해결하기 위한 계획을 세웁시다. 그런 다음, 계획을 실행하고 문제를 단계별로 해결합시다. 간단하죠? 답을 바로 작성하지 말고 1️⃣ 문제를 이해해보고 2️⃣ 문제를 해결 할 계획을 세운 후 3️⃣ 단계별로 풀이를 작성하는 것 입니다. Reasoning을 위한 가장 강력한 기법인 Chain-of-Thought 와 Plan-to-Solve 라는 기법을 복합적으로 사용하도록 하는 아주 간단하면서도 효과적인 프롬프트입니다. 추가로 이를 문제에 따라 고려해야 할 사항을 조금만 더 추가하면 여기서 성능이 추가로 높아질 수 있습니다. (다음은 수학문제 해결을 위해 개선한 프롬프트) 💭 먼저 문제를 이해하고, 관련 변수와 해당 숫자를 추출하고 계획을 세웁시다. 그런 다음, 계획을 실행하고, 중간 변수를 계산합니다(정확한 수치 계산과 상식에 주의를 기울이십시오), 문제를 단계별로 해결하고 답을 보여줍니다. 간단한 프롬프트지만, 이 논문이 나올 쯤에는 LLM의 컨텍스트 길이의 제한이 짧아 이 프롬프트를 사용하기 어려웠는데요. 최근엔 컨텍스트 윈도우의 길이가 충분히 길어져서 이 방식을 이용해 간단히 추가 성능을 올릴 수 있게 되었습니다. 💁🏻‍♂️ 여기서부터 광고 이러한 프롬프트를 더 잘 사용하기 위해서는, 본문에 나온 CoT, PS, Reasoning, 컨텍스트 윈도우 등의 개념이나 프롬프팅 기법을 이해해야 하는데요. LLM의 개념부터 이러한 프롬프팅 기법들을 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 심혈을 기울여 강의를 제작하였습니다. 많은 관심과 구매 부탁드리겠습니다. ☺️ 강의 소개 👉 https://fastcampus.co.kr/data_red_golbin