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저자정보
김태우 (서강대) 강석주 (서강대)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
112 - 116 (5page)

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In the field of natural language processing, the performance of various large language model (LLM) models can vary based on how text inputs are sequenced. The process of defining a specific problem to solve and determining how to input the text to obtain desired results is known as "prompt engineering." Different research using LLMs often introduce varying prompt engineering methods, and performance differences can be significant depending on the type of LLM used. Therefore, this paper introduces practical prompt engineering methods for computer vision based on GPT4, an LLM model that is easily accessible and performs well across various downstream tasks. We focus on Canny edge detection, a prominent problem in computer vision. Additionally, when we examined the performance differences with the installation of GPT plugin extensions, we found that the extensions significantly improved performance. Thus, we verified the effectiveness of prompt engineering on the same model.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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