TerenceTao (1) 썸네일형 리스트형 같은 LLM을 써도 결과가 다른 이유, 도메인 전문성이 만드는 차이 같은 LLM을 써도 결과가 다른 이유, 도메인 전문성이 만드는 차이AI 뉴스 썸네일LLM을 쓰면 익숙하지 않은 분야에서도 어느 정도 쓸 만한 결과를 빠르게 만들 수 있어요. 하지만 같은 모델을 사용해도 숙련자가 얻는 결과는 다를 수 있어요. 모델의 답에서 필요한 단서를 골라내고, 틀린 방향을 바로잡는 데 도메인 지식이 쓰이기 때문이에요. 1핵심 요약구분핵심왜 볼 만한가요LLM 활용요청 형식보다 해당 분야를 이해하는 능력이 결과 차이를 만들어요좋은 답을 알아보고 다음 질문을 고르는 기준이 생겨요수학 사례테런스 타오는 짧은 질문과 대안 제시로 수학 대화를 주도했어요답을 그대로 받기보다 검토하고 방향을 좁히는 과정이 보여요개발 실무코드베이스를 아는 개발자는 기존 구조와 제약을 근거로 모델을 교정할 수 있어요일.. 이전 1 다음
