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ChatGPT 및 거대언어모델의 추론 능력 향상을 위한 프롬프트 엔지니어링 방법론 및 연구 현황 분석
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dc.contributor.author박상언-
dc.contributor.author강주영-
dc.date.issued2023-12-
dc.identifier.issn2288-4866-
dc.identifier.urihttps://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/35906-
dc.description.abstractChatGPT는 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 엔지니 어링 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 가능하게한 문맥내 학습에 대한 이해를 시작으로 하여 프롬프트 엔지니어링의 개념과 추론 유형 및 벤치마크 데이터에 대해 설명 하고, 이를 기반으로 하여 최근 거대언어모델의 추론 성능을 급격히 향상시킨 프롬프트 엔지니어링 기법들에 대해 조사하고 발전과정과 기법들 간의 연관성에 대해 상세히 알아보고자 한다.-
dc.language.isoKor-
dc.publisher한국지능정보시스템학회-
dc.titleChatGPT 및 거대언어모델의 추론 능력 향상을 위한 프롬프트 엔지니어링 방법론 및 연구 현황 분석-
dc.title.alternativeAnalysis of Prompt Engineering Methodologies and Research Status to Improve Inference Capability of ChatGPT and Other Large Language Models-
dc.typeArticle-
dc.citation.endPage308-
dc.citation.number4-
dc.citation.startPage287-
dc.citation.title지능정보연구-
dc.citation.volume29-
dc.identifier.bibliographicCitation지능정보연구, Vol.29 No.4, pp.287-308-
dc.subject.keyword거대언어모델-
dc.subject.keyword프롬프트 엔지니어링-
dc.subject.keywordChatGPT-
dc.subject.keyword추론-
dc.subject.keywordGPT-
dc.subject.keywordChatGPT-
dc.subject.keywordPrompt Engineering-
dc.subject.keywordLarge Language Models-
dc.subject.keywordInference-
dc.subject.keywordGPT-
dc.type.otherArticle-
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