텍스트 분류1 Few-shot 프롬프팅 (예시 수량, 품질, 컨텍스트) 예시를 많이 넣을수록 AI가 더 잘 따라온다고 믿었습니다. 그런데 직접 실험해보니 예시 다섯 개가 두 개보다 나을 게 없었습니다. 토큰은 두 배 넘게 쓰면서요. Few-shot 프롬프팅에 대해 흔히 알려진 것과 실제 사이에는 꽤 큰 간격이 있습니다. 그 간격을 직접 좁혀가면서 알게 된 것들을 정리했습니다.예시 수량보다 중요한 것이 있었습니다텍스트 분류 작업을 처음 맡았을 때, 저는 Zero-shot으로 시작했습니다. Zero-shot이란 예시 없이 지시문만으로 모델에게 작업을 맡기는 방식입니다. "다음 텍스트를 긍정, 부정, 중립으로 분류해줘"라고만 했는데, 결과가 제 기대와 계속 어긋났습니다. "배송이 좀 늦었지만 제품은 좋았어요"를 모델은 긍정으로 처리했고, 저는 중립을 원했습니다. 지시문을 아무리 .. 2026. 5. 18. 이전 1 다음
