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ChatGPT는 2022년 11월에 서비스를 시작한 후 급격하게 사용자 수가 늘어나며 인공지능의 역사에서 큰 전환점을 가져올 정도로 사회 곳곳에 많은 영향을 미치고 있다. 특히 ChatGPT와 같은 거대언어모델의 추론 능력은 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 빠른 속도로 그 성능이 발전하고 있다. 인공지능을 워크플로우에 도입하려고 하는 기업이나 활용하려고 하는 개인에게 이와 같은 추론 능력은 중요한 요소로 고려될 수 있다. 본 논문에서는 거대언어모델에서 추론을 가능하게 한 문맥내 학습에 대한 이해를 시작으로 하여 프롬프트 엔지니어링의 개념과 추론 유형 및 벤치마크 데이터에 대해 설명하고, 이를 기반으로 하여 최근 거대언어모델의 추론 성능을 급격히 향상시킨 프롬프트 엔지니어링 기법들에 대해 조사하고 발전과정과 기법들 간의 연관성에 대해 상세히 알아보고자 한다.
목차
1. 서론
2. 거대언어모델(LLM)과 문맥내 학습
3. 추론을 위한 프롬프트 엔지니어링
4. 추론 성능 향상을 위한 프롬프트 엔지니어링 기법의 발전 과정
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
김맹근. (2023). ChatGPT 활용 사례 및 전망. 디지털 비즈온. http://www.digitalbizon.com/news/articleView.html?idxno=2331610
Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., ... & Amodei, D.(2020). Language models are few-shot learners.Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901.
Chowdhery, A., Narang, S., Devlin, J., Bosma, M., Mishra, G., Roberts, A., ... & Fiedel, N.(2023). Palm: Scaling language modeling with pathways. Journal of Machine Learning Research, 24(240), 1-113.
Cobbe, K., Kosaraju, V., Bavarian, M., Chen, M., Jun, H., Kaiser, L., ... & Schulman, J. (2021).Training verifiers to solve math word problems.arXiv preprint arXiv:2110.14168.
Diao, S., Wang, P., Lin, Y., & Zhang, T. (2023).Active prompting with chain-of-thought for large language models. arXiv preprint arXiv:2302.12246.
Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., ... & Amodei, D.(2020). Language models are few-shot learners.Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901.
Chowdhery, A., Narang, S., Devlin, J., Bosma, M., Mishra, G., Roberts, A., ... & Fiedel, N.(2023). Palm: Scaling language modeling with pathways. Journal of Machine Learning Research, 24(240), 1-113.
Cobbe, K., Kosaraju, V., Bavarian, M., Chen, M., Jun, H., Kaiser, L., ... & Schulman, J. (2021).Training verifiers to solve math word problems.arXiv preprint arXiv:2110.14168.
Diao, S., Wang, P., Lin, Y., & Zhang, T. (2023).Active prompting with chain-of-thought for large language models. arXiv preprint arXiv:2302.12246.
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