인공지능의 활용

안녕하세요! 지난 시간 우리는 AI에게 차근차근 논리를 전개하게 만드는 '생각의 사슬(CoT)'을 배웠습니다. 오늘은 거기서 한 걸음 더 나아가, AI가 여러 가지 가능성을 동시에 나뭇가지처럼 펼쳐놓고 그중 가장 좋은 답을 골라내게 만드는 '생각의 나무(Tree-of-Thoughts, ToT)' 기법을 소개합니다.생각의 사슬(CoT)이 정답을 향해 '한 줄기 길'로 걸어가는 것이라면, 생각의 나무(ToT)는 갈림길 앞에서 여러 방향의 길을 동시에 탐색해보고, 막다른 길은 포기하며 최적의 경로를 찾아가는 방식입니다.1. 생각의 나무(ToT)란 무엇인가요?생각의 나무(ToT)는 복잡한 문제 해결과 전략적 사고가 필요한 작업에 유용한 고급 프롬프팅 기법입니다.핵심 원리: AI가 단 하나의 답변을 내놓는 것이 ..

안녕하세요! 지난 시간에는 몇 가지 예시로 패턴을 익히게 하는 '퓨샷(Few-shot)' 기법을 배웠습니다. 오늘은 AI의 추론 능력을 극대화하여 복잡한 수학 문제나 논리적 퍼즐을 완벽하게 해결하게 만드는 '생각의 사슬(Chain-of-Thought, CoT)' 기법을 소개해 드립니다.가끔 AI에게 어려운 문제를 내면 정답이 틀리거나 중간 과정을 건너뛰는 경우가 있죠? 이는 AI가 '똑똑한 단어 예측기'로서 가장 확률이 높은 결과만 바로 내놓으려 하기 때문입니다. 이때 "단계별로 생각해보자"는 마법의 주문을 걸어주면 AI는 스스로 논리의 사슬을 엮으며 훨씬 정확한 답을 찾아냅니다.1. 생각의 사슬(CoT)이란 무엇인가요?생각의 사슬(CoT)은 AI에게 정답을 바로 요구하는 대신, 문제를 해결하는 과정을 ..

안녕하세요! 지난 시간에는 예시 없이 바로 명령하는 '제로샷(Zero-shot)'을 알아보았습니다. 오늘은 AI에게 2~5개 정도의 본보기(Shot)를 보여주어 결과물의 품질을 극적으로 향상시키는 '퓨샷(Few-shot) 프롬프팅'을 완벽하게 파헤쳐 보겠습니다.1. 퓨샷(Few-shot)이란 무엇인가요?퓨샷은 AI에게 질문을 던질 때 원하는 답변의 스타일이나 방식에 대한 구체적인 예시를 함께 제공하는 기법입니다. AI는 제공된 예시의 톤, 형식, 구조를 분석하여 사용자가 바라는 수준을 정확히 인지하고 기준을 수립합니다.효과: 답변이 들쭉날쭉하지 않고 처음부터 고품질을 유지하며, 모델이 새로운 작업을 빠르게 이해하도록 돕습니다.활용 시기: 특정 포맷이나 스타일이 꼭 필요할 때, 혹은 일관된 출력이 중요할 ..