728x90 LLM최적화1 [PYTHON] Chain-of-Thought 유도를 위한 시스템 프롬프트 최적화 기법 3가지와 해결 방법 1. Chain-of-Thought(CoT)의 핵심 원리와 필요성거대 언어 모델(LLM)을 실무에 도입할 때 가장 큰 문제는 복잡한 추론 과정에서 발생하는 '환각(Hallucination)' 현상입니다. 이를 해결하기 위한 가장 강력한 기법이 바로 Chain-of-Thought(CoT)입니다. CoT는 모델이 최종 답변을 내놓기 전, 단계별로 추론 과정을 서술하게 함으로써 논리적 오류를 줄이고 정확도를 비약적으로 높이는 기법입니다. 본 가이드에서는 파이썬을 기반으로 시스템 프롬프트를 어떻게 최적화하여 모델의 '사고의 사슬'을 강제하고, 이를 통해 결과물의 신뢰도를 확보할 수 있는지 방법에 대해 심층적으로 다룹니다.2. 일반 프롬프트 vs CoT 최적화 프롬프트의 차이 분석단순한 명령과 구조화된 CoT 유.. 2026. 4. 24. 이전 1 다음 728x90
