Steering at the Frontier: Extending the Power of Prompting은 Microsoft Research의 연구자들이 작성한 논문입니다. 이 논문은 인공지능 모델을 효과적으로 제어하고 활용하기 위한 새로운 방법을 제안합니다.

프롬팅 (prompting)

인공지능 모델을 효과적으로 제어하고 활용하기 위한 새로운 방법을 프롬팅 (prompting)이라고 하는데, 인공지능 모델에게 특정한 입력을 주고, 그에 따른 출력을 얻는 것입니다. 프롬팅은 인공지능 모델의 내부 구조나 원리를 알 필요 없이, 간단하고 자연스러운 언어로 인공지능 모델과 소통할 수 있게 해줍니다.

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이 논문은 프롬팅의 한계와 가능성을 탐구하고, 프롬팅을 개선하고 확장하기 위한 여러 가지 기법을 소개합니다. 예를 들어, 다음과 같은 기법들이 있습니다.

프롬팅 개선 확장 기법

  • 프롬팅 공간 탐색 (Prompt Space Exploration): 인공지능 모델에게 가장 적합한 프롬트를 찾기 위해, 다양한 프롬트 후보들을 생성하고, 평가하고, 비교하는 기법입니다.
  • 프롬팅 피드백 (Prompt Feedback): 인공지능 모델의 출력이 원하는 목적에 부합하는지를 판단하고, 그에 따라 프롬트를 수정하거나 보완하는 기법입니다.
  • 프롬팅 조합 (Prompt Composition): 여러 개의 프롬트를 결합하거나 분리하거나 변형하여, 인공지능 모델의 기능을 확장하거나 특화하는 기법입니다.

마무리

이 논문은 프롬팅을 통해 인공지능 모델을 더욱 쉽고 효율적으로 사용할 수 있으며, 인공지능 모델의 잠재력을 극대화할 수 있음을 보여줍니다. 이 논문은 인공지능 모델의 제어와 활용에 관심이 있는 연구자나 개발자에게 유용한 정보를 제공합니다.

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