ChatGPT 프롬프트 팁 시리즈 - (6) Error Identification
ChatGPT의 환각을 줄이기 위한 프롬프트 패턴 두 가지를 소개했습니다. Fact Check List와 Reflection으로 팩트 검증과 근거 중심 답변을 유도했습니다.

ChatGPT의 환각을 줄이기 위한 프롬프트 패턴 두 가지를 소개했습니다. Fact Check List와 Reflection으로 팩트 검증과 근거 중심 답변을 유도했습니다.
ChatGPT 출력 형태를 템플릿으로 미리 정의하는 방법을 소개했습니다. 예시와 Placeholder를 활용해 원하는 양식의 결과를 유도하는 방식입니다.
Recipe 패턴으로 목표 작업의 누락 단계를 보완하고 불필요한 단계를 줄이는 방법을 소개했습니다. 사무실 인테리어 계획 예시를 통해 구체적이고 유용한 프로세스 도출 방식을 설명했습니다.
페르소나 프롬프트 패턴으로 LLM의 관점과 출력 형태를 조절하는 방법을 정리했습니다. 쉬운 설명이나 원하는 답변을 얻는 활용 사례를 소개했습니다.
ChatGPT 프롬프트 패턴인 Output Automater의 목적과 활용법을 정리한 글입니다.\n단계별 작업이 필요한 요청에 자동화 맥락을 넣어 수동 작업을 줄이는 방법을 설명했습니다.
ChatGPT 프롬프트 패턴 중 메타 언어 생성 방법을 소개했습니다. 복잡한 설명을 규칙화해 더 간결하고 명확하게 소통하는 방식입니다.
Mergekit으로 공개 LLM을 병합하는 방법과 YAML 설정, 실행 절차를 정리했습니다. 병합 결과를 허깅페이스에 올려 활용하는 흐름까지 소개했습니다.
RLHF를 중심으로 LLM 성능을 높이는 SFT, Reward Model, PPO, DPO를 정리했습니다. 사람 선호를 반영하되 학습 불안정성과 보상 해킹에 주의해야 합니다.
LangChain을 활용해 LLM 애플리케이션을 만드는 방법을 소개했습니다. 또한 LangSmith, Retrieval, Agent, 서빙까지 개발 흐름을 예제로 정리했습니다.
ChatGPT로 블로그 초안을 작성하는 방법과 활용 흐름을 소개했습니다. 생성 결과는 편리하지만 팩트 체크와 재수정이 필요하다고 정리했습니다.