LLM 프롬프팅에서 성능을 개선하는 방법: Few-Shot 러닝의 적용

대형 언어 모델이 때때로 사실적으로 정확하지는 않지만 믿을 수 있는 정보를 생성할 수 있다는 것을 알아차렸을 것입니다. 더 명확한 지시와 맥락을 제공하는 것이 이러한 LLM의 환상을 줄이는 주요 방법 중 하나입니다. 그렇지만, 정확히 원하는 것을 달성하기 위해 AI 모델을 이해시키는 데 어려움을 겪어본 적이 있나요? 아마도 자세한 지시를 제공했지만 목표에 미치지 못하는 출력을 받았을 수도 있습니다.