Chapter 4. AI 모델 응답의 일관성 확보를 위한 프롬프트 엔지니어링 및 파라미터 제어
- Chapter 4. AI 모델 응답의 일관성 확보를 위한 프롬프트 엔지니어링 및 파라미터 제어
- ’멱등성(Idempotency)’과 AI 응답의 치명적 가변성(Variability)
Temperature = 0이 완전무결한 결정론(Determinism)을 소프트웨어적으로 보장하지 못하는 근본적 이유Max Tokens파라미터 설정을 통한 응답 길이의 물리적 강제 제한과 예외 차단seed파라미터 적용 방법system_fingerprint응답 헤더 메타데이터를 이용한 클라우드 벤더의 잠수함 패치(Submarine Patch) 모델 변경 감지 아키텍처- “모른다면 모른다고 답하라“는 지시문의 구체적 변형과 아키텍처적 효과
- ‘골든 예제(Golden Examples)’ 퓨샷(Few-Shot) 선정의 과학적 기준
- “Let’s think step by step“의 역설: Zero-Shot CoT의 확률론적 한계와 결정론적 오라클로의 실전 편입(Hybrid CoT)
- “Lost in the Middle” 현상의 치명적 파괴력과 샌드위치 아키텍처(Sandwich Architecture) 프롬프팅
- “~하지 마라”)보다 긍정문(“~해라”)을 사용해야 하는 공학적 이유
- “제공된 텍스트 내에서만 답변할 것”