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Introduction

Introduction

ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ§μ€ λ‹€μ–‘ν•œ μ–΄ν”Œλ¦¬μΌ€μ΄μ…˜κ³Ό 연ꡬ μ£Όμ œμ— μ–Έμ–΄ λͺ¨λΈ(LMs)을 효율적으둜 μ‚¬μš©ν•  수 μžˆλ„λ‘ ν”„λ‘¬ν”„νŠΈλ₯Ό κ°œλ°œν•˜κ³  μ΅œμ ν™”ν•˜λŠ” 비ꡐ적 μƒˆλ‘œμš΄ λΆ„μ•Όμž…λ‹ˆλ‹€. ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ§ κΈ°μˆ μ€ λŒ€κ·œλͺ¨ μ–Έμ–΄ λͺ¨λΈ(LLMs)의 κΈ°λŠ₯κ³Ό ν•œκ³„λ₯Ό 더 잘 μ΄ν•΄ν•˜λŠ” 데 도움이 λ©λ‹ˆλ‹€. μ—°κ΅¬μžλ“€μ€ ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ§μ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 질문 λ‹΅λ³€ 및 μ‚°μˆ  μΆ”λ‘ κ³Ό 같은 일반적이고 λ³΅μž‘ν•œ λ‹€μ–‘ν•œ μž‘μ—…μ—μ„œ LLMs의 μ—­λŸ‰μ„ ν–₯μƒμ‹œν‚΅λ‹ˆλ‹€. κ°œλ°œμžλŠ” ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ§μ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ LLMs 및 기타 도ꡬ와 μΈν„°νŽ˜μ΄μŠ€ν•˜λŠ” κ°•λ ₯ν•˜κ³  효과적인 ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ κΈ°μˆ μ„ μ„€κ³„ν•©λ‹ˆλ‹€.

이 κ°€μ΄λ“œλŠ” ν”„λ‘¬ν”„νŠΈμ˜ κΈ°λ³Έ 사항을 닀루며 ν”„λ‘¬ν”„νŠΈλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ λŒ€κ·œλͺ¨ μ–Έμ–΄ λͺ¨λΈ(LLMs)κ³Ό μƒν˜Έ μž‘μš©ν•˜κ³  μ§€μ‹œν•˜λŠ” 방법에 λŒ€ν•œ 개랡적인 아이디어λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

λͺ¨λ“  μ˜ˆμ œλŠ” 달리 λͺ…μ‹œλ˜μ§€ μ•ŠλŠ” ν•œ text-davinci-003(OpenAI의 ν”Œλ ˆμ΄κ·ΈλΌμš΄λ“œ μ‚¬μš©)으둜 ν…ŒμŠ€νŠΈλ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. κΈ°λ³Έ ꡬ성, 즉 temperature=0.7 및 top-p=1을 μ‚¬μš©ν•©λ‹ˆλ‹€.