Chain of Thought (2) 썸네일형 리스트형 "생각의 나무" ChatGPT에서 활용하기 OpenAI의 ChatGPT는 자연어 처리 분야에 혁명을 일으켰습니다. 사람과 같은 텍스트를 생성하고, 복잡한 질문에 답하고, 에세이를 작성하고, 긴 텍스트를 요약하고, 심지어 언어를 번역할 수도 있습니다. 그러나 복잡한 문제를 추론하고 해결하는 능력은 사용자의 활용 방식에 따라 달라질 수 있습니다. 바로 여기에서 '생각의 나무'라는 혁신적인 개념이 등장합니다. 생각의 사슬과 생각의 나무 전통적으로 언어 모델과 상호 작용할 때 우리는 "생각의 사슬(Chain of Thought, CoT)" 접근 방식을 사용합니다. 여기에는 모델에 프롬프트를 제공하고 응답을 받은 다음, 그 응답을 기반으로 새로운 프롬프트를 입력하는 것이 포함됩니다. 이 과정은 마치 사슬의 고리처럼 선형적인 방식으로 계속됩니다. 이와는 대.. ChatGPT 프롬프트 엔지니어링의 핵심 : Chain of Thought 언어 모델로서 ChatGPT는 사용자가 입력한 프롬프트를 기반으로 응답을 생성하도록 설계되었습니다. 이러한 응답의 품질과 적합성은 프롬프트 자체의 효과성에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 사용자는 프롬프트 엔지니어링을 통해 명확하고 간결하며 효과적인 프롬프트를 작성하여 ChatGPT가 적절하고 정확하며 유용한 응답을 생성하도록 할 수 있습니다. 이를 위해 가장 중요한 개념이 Chain of Thought(CoT)입니다. Chain of Thought란? 효과적인 프롬프트 엔지니어링의 중심에는 "Chain of Thought"이라는 개념이 있습니다. 이는 프롬프트로 표현되는 아이디어 또는 정보의 논리적 순서를 나타내며 ChatGPT가 관련성 있고 유용한 응답을 생성하도록 안내하기 위해 필수적인 것입니다. .. 이전 1 다음
