ChatGPT를 비롯한 대규모 언어 모델(LLM)은 정보의 원천으로서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 다만, 이러한 모델의 응답을 사용하기 전에 품질을 검증해야 한다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 정보 생성에 집중하기보다는 정보의 질을 평가하는 데에 초점을 맞춰야 합니다.
이번 발표에서는 LLM 플랫폼에서 학습에 사용되는 프롬프트 설계에 다시 한번 주목합니다. JMP를 활용하여 통계적으로 설계된 실험 방법을 구현하고, 일련의 프롬프트를 구성한 후, 잠재 의미 분석과 같은 텍스트 분석 방법을 통해 얻은 응답을 분석합니다. 그런 다음 일반화 회귀 분석을 적용하여 프롬프트에 사용된 요소들이 Text Explorer에서 도출된 주제 점수에 미치는 영향을 모델링합니다.
JMP는 실험 설계와 텍스트 분석, 페널티 회귀를 매끄럽게 결합하여 LLM 학습을 향상시키는 놀라운 기능을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 모든 응용 분야에 적용할 수 있으며, 따라서 일반화 가능성이 매우 높습니다.
