대규모 언어 모델에서 프롬프트 엔지니어링 기법에 관한 연구

손민준; 이성진

doi:10.7840/kics.2025.50.1.9

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자료유형: 학술저널

저자정보: 손민준 (성균관대학교) 이성진 (순천향대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제50권 제1호

발행연도: 2025.1

수록면: 9 - 21 (13page)

DOI: 10.7840/kics.2025.50.1.9

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최근 자연어 처리기술은 대형 언어 모델의 발전으로 인해 전례 없는 속도로 발전하고 있으나 모델이 부정확하거나 비상식적인 답변을 생성하는 할루시네이션 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다. 본 논문은 대규모 언어 모델에서 다양한 프롬프트 엔지니어링 기법을 분석하고 데이터셋 별 최적의 응답 성능을 이끌어 낼 수 있는 프롬프트 엔지니어링 기법을 도출한다. 특히 대표적인 프롬프트 엔지니어링 기법인, 문맥 내 학습, 사고의 연쇄, 검색 증강 생성 기법을 분석하고, 이를 LLaMA3, Mistral, Gemma2와 같은 주요 대규모 언어모델에 적용하였다. 연구 결과, 각 데이터셋의 특성에 따라 가장 적합한 프롬프트 엔지니어링 기법이 달라질 수 있음을 알 수 있었다.

#대규모 언어모델 #프롬프트 엔지니어링 #문맥 내 학습 #사고의 연쇄 #검색 증강 생성 #Large Language Model #Prompt Engineering #In-context learning #Chain of Thought #Retrieval-Augmented Generation

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