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천리 길도 ν•œ κ±ΈμŒλΆ€ν„°, μƒκ°μ˜ μ‚¬μŠ¬(Chain of Thought) ν”„λ‘¬ν”„νŒ…

μƒκ°μ˜ μ‚¬μŠ¬ ν”„λ‘¬ν”„νŒ…μ€ AIκ°€ λ³΅μž‘ν•œ 문제λ₯Ό λ‹¨κ³„μ μœΌλ‘œ ν•΄κ²°ν•˜λ„λ‘ λ„μš°λ©°, κ·Έ μΆ”λ‘  과정을 μ„€λͺ…ν•˜λ„λ‘ μœ λ„ν•˜λŠ” ν”„λ‘¬ν”„νŒ… κΈ°λ²•μž…λ‹ˆλ‹€. 주둜 CoT둜 μ€„μ—¬μ„œ ν‘œν˜„ν•©λ‹ˆλ‹€.

CoTλŠ” AIμ—κ²Œ λ‹¨μˆœνžˆ 닡을 κ΅¬ν•˜λ„λ‘ μš”μ²­ν•˜λŠ” 것 뿐만 μ•„λ‹ˆλΌ, AI κ·Έ 닡에 λ„λ‹¬ν•˜κΈ° μœ„ν•œ 과정을 λ‹¨κ³„μ μœΌλ‘œ μ„€λͺ…ν•˜λ„λ‘ ν•©λ‹ˆλ‹€. 이λ₯Ό μœ„ν•΄ 주둜 ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ 끝에 λ‹¨κ³„λ³„λ‘œ, μˆœμ„œλŒ€λ‘œ λ“±μ˜ 단어λ₯Ό ν™œμš©ν•΄ 단계적 좔둠을 μœ λ„ν•©λ‹ˆλ‹€.

CoT ν”„λ‘¬ν”„νŒ…μ€ 2022년에 λ°œν‘œλœ κ΅¬κΈ€μ˜ 연ꡬ λ…Όλ¬Έ Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Modelsμ—μ„œ κ΅¬μ²΄ν™”λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 논문에 μ˜ν•˜λ©΄ CoT ν”„λ‘¬ν”„νŠΈλ‘œ 인해 GPT-3 λͺ¨λΈμ˜ λ‹΅λ³€ 정확도가 38.0%μ—μ„œ 54.5%둜 ν–₯μƒλ˜μ—ˆλ‹€κ³  ν•©λ‹ˆλ‹€.

μ΄λ ‡κ²Œ 문제 상황을 λ‹¨κ³„μ μœΌλ‘œ λΆ„μ„ν•˜λŠ” μƒκ°μ˜ μ‚¬μŠ¬ ν”„λ‘¬ν”„νŠΈλŠ” μˆ˜ν•™μ  좔둠이 ν•„μš”ν•œ 문제 μƒν™©μ˜ κ²°κ³Όλ₯Ό κ°œμ„ ν•˜λŠ” 데 특히 더 νš¨κ³Όμ μž…λ‹ˆλ‹€.


μ–΄λ–»κ²Œ ν™œμš©ν•˜λ‚˜μš”?

CoT ν”„λ‘¬ν”„νŒ…μ€ 퓨샷 ν”„λ‘¬ν”„νŒ…μ²˜λŸΌ ν•˜λ‚˜μ˜ ν”„λ‘¬ν”„νŠΈμ— μ—¬λŸ¬ 상황을 ν¬ν•¨ν•˜κ³  μžˆμœΌλ‚˜, 각 상황을 λ‹¨κ³„μ μœΌλ‘œ μΆ”λ‘  및 ν•΄κ²°ν•˜λ„λ‘ μœ λ„ν•©λ‹ˆλ‹€.

CoT ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ μ˜ˆμ‹œ
νšŒμ‚¬μ—μ„œ 좜μž₯λΉ„λ‘œ 50λ§Œμ›μ„ μ§€κΈ‰λ°›μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν˜Έν…” μˆ™λ°•λΉ„λ‘œ 20λ§Œμ›μ„ μ‚¬μš©ν•˜κ³ , κ΅ν†΅λΉ„λ‘œ 10λ§Œμ›μ„ μ‚¬μš©ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 남은 κΈˆμ•‘μ—μ„œ μ‹λΉ„λ‘œ 1νšŒλ‹Ή 2λ§Œμ›μ„ μ‚¬μš©ν•  κ³„νšμž…λ‹ˆλ‹€. μ΅œλŒ€ λͺ‡ 번의 식사λ₯Ό ν•  수 μžˆμ„κΉŒμš”? λ‹¨κ³„λ³„λ‘œ 계산해 μ£Όμ„Έμš”.
AI λ‹΅λ³€ μ˜ˆμ‹œ
좜발점 확인: 좜μž₯λΉ„λ‘œ 50λ§Œμ›μ„ μ§€κΈ‰λ°›μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€. 좜발점: 총 μ˜ˆμ‚° = 50λ§Œμ› 첫 번째 λΉ„μš© 확인: ν˜Έν…” μˆ™λ°•λΉ„λ‘œ 20λ§Œμ›μ„ μ‚¬μš©ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 남은 μ˜ˆμ‚° 계산: 50λ§Œμ› - 20λ§Œμ› = 30λ§Œμ› 두 번째 λΉ„μš© 확인: κ΅ν†΅λΉ„λ‘œ 10λ§Œμ›μ„ μ‚¬μš©ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 남은 μ˜ˆμ‚° 계산: 30λ§Œμ› - 10λ§Œμ› = 20λ§Œμ› 남은 κΈˆμ•‘ 확인: ν˜Έν…” μˆ™λ°•λΉ„μ™€ ꡐ톡비λ₯Ό μ§€μΆœν•œ ν›„ 남은 κΈˆμ•‘μ€ 20λ§Œμ›μž…λ‹ˆλ‹€. ν˜„μž¬ 남은 μ˜ˆμ‚°: 20λ§Œμ› λ‹¨μœ„ λΉ„μš© 확인: μ‹λΉ„λ‘œ 1νšŒλ‹Ή 2λ§Œμ›μ„ μ‚¬μš©ν•  κ³„νšμž…λ‹ˆλ‹€. 식비 1회의 λΉ„μš©: 2λ§Œμ› μ΅œλŒ€ 식사 횟수 계산: 남은 κΈˆμ•‘μœΌλ‘œ κ°€λŠ₯ν•œ 식사 횟수λ₯Ό κ³„μ‚°ν•©λ‹ˆλ‹€. 계산 방법: 남은 κΈˆμ•‘ Γ· 식비 1회의 λΉ„μš© = 20λ§Œμ› Γ· 2λ§Œμ› μ΅œμ’… 계산 및 κ²°κ³Ό λ„μΆœ: 계산 κ²°κ³Ό: 20λ§Œμ› Γ· 2λ§Œμ› = 10번 μ΅œλŒ€ 식사 횟수: 10번 λ‹΅: μ΅œλŒ€ 10번의 식사λ₯Ό ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

CoTλŠ” μœ„μ™€ 같이 μˆ˜ν•™μ  문제 상황을 ν•΄κ²°ν•˜λŠ” 데 큰 강점을 λ³΄μ΄λ‚˜, μ•„λž˜μ™€ 같이 단계적 뢄석이 ν•„μš”ν•œ 일반적인 상황에도 μ μš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

CoT ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ μ˜ˆμ‹œ 2
여름철 에어컨 판맀λ₯Ό μœ„ν•œ λ§ˆμΌ€νŒ… κ³„νš λ°œν‘œλ₯Ό μ€€λΉ„ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ°œν‘œ μ€€λΉ„ 각 λ‹¨κ³„λ³„λ‘œ, μ–΄λ– ν•œ λ‚΄μš©λ“€μ΄ ν•„μš”ν• μ§€ μ œμ‹œν•΄ μ£Όμ„Έμš”. 1. 자료 쑰사 2. ν”„λ ˆμ  ν…Œμ΄μ…˜ λ°œν‘œ μžλ£Œμ— λ°˜λ“œμ‹œ 포함할 λ‚΄μš© 3. λ°œν‘œ μ‹œ μ£Όμ˜ν•  점 4. λ°œν‘œ 슀크립트
AI λ‹΅λ³€ μ˜ˆμ‹œ 2
1. 자료 쑰사 - μ‹œμž₯ 뢄석: ν˜„μž¬ 에어컨 μ‹œμž₯ 규λͺ¨, μ„±μž₯λ₯ , μ£Όμš” νŠΈλ Œλ“œ - 경쟁 뢄석: μ£Όμš” κ²½μŸμ‚¬μ˜ μ œν’ˆ νŠΉμ§•, κ°€κ²©λŒ€, λ§ˆμΌ€νŒ… μ „λž΅ - μ†ŒλΉ„μž 뢄석: μ†ŒλΉ„μž μ„ ν˜Έλ„, ꡬ맀 μš”μΈ, μ£Όμš” νƒ€κ²ŸμΈ΅ (μ—°λ Ή, 지역, μ†Œλ“ μˆ˜μ€€) - μ œν’ˆ 뢄석: μžμ‚¬ μ—μ–΄μ»¨μ˜ μ£Όμš” νŠΉμ§•, μž₯점, 기술적 μš°μœ„ - κ³Όκ±° 데이터 뢄석: 이전 여름철 에어컨 판맀 데이터, 효과적인 λ§ˆμΌ€νŒ… 채널 2. ν”„λ ˆμ  ν…Œμ΄μ…˜ λ°œν‘œ μžλ£Œμ— λ°˜λ“œμ‹œ 포함할 λ‚΄μš© - μ‹œμž₯ 및 μ†ŒλΉ„μž 뢄석: μ‹œμž₯ ν˜„ν™©, νƒ€κ²Ÿ μ†ŒλΉ„μžμΈ΅ 뢄석 - κ²½μŸμ‚¬ 비ꡐ: μ£Όμš” κ²½μŸμ‚¬ μ œν’ˆκ³Όμ˜ 비ꡐ - λ§ˆμΌ€νŒ… λͺ©ν‘œ: ꡬ체적인 판맀 λͺ©ν‘œ, μ‹œμž₯ 점유율 λͺ©ν‘œ - λ§ˆμΌ€νŒ… μ „λž΅: - μ œν’ˆ μ „λž΅: μ œν’ˆμ˜ USP (Unique Selling Proposition) - ...

μ΄λ ‡κ²Œ CoT ν”„λ‘¬ν”„νŒ…μ€ λ‹¨κ³„λ³„λ‘œ, μˆœμ„œλŒ€λ‘œμ™€ 같은 핡심 ν‚€μ›Œλ“œλ₯Ό ν™œμš©ν•΄ AIμ—κ²Œ 단계적 좔둠을 μœ λ„ν•˜κ³ , μˆ˜ν•™μ  문제 상황 ν•΄κ²° 및 단계적 뢄석이 ν•„μš”ν•œ 일반적인 상황에 ν™œμš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.


μ‹€μŠ΅

ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ 예제λ₯Ό 보내고 AI의 닡변을 비ꡐ해 λ³΄μ„Έμš”.

Mission
0 / 1

λ‹€μŒ 쀑 CoT ν”„λ‘¬ν”„νŒ…μ˜ νŠΉμ§•μœΌλ‘œ κ°€μž₯ μ˜³μ€ 것은 λ¬΄μ—‡μΌκΉŒμš”?

AIκ°€ νŠΉμ • μž‘μ—…μ„ 예제 없이 μˆ˜ν–‰ν•˜λ„λ‘ μš”μ²­ν•˜λŠ” 방법

AIκ°€ λ³΅μž‘ν•œ 문제λ₯Ό λ‹¨κ³„μ μœΌλ‘œ ν•΄κ²°ν•˜λ„λ‘ μœ λ„ν•˜λŠ” 방법

AIμ—κ²Œ λ‹€μˆ˜μ˜ 예제λ₯Ό μ œκ³΅ν•˜λŠ” 방법

AI의 λ‹΅λ³€ 길이λ₯Ό μ œν•œν•˜λŠ” 방법

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