프롬프트 재작성으로 소형 LLM 성능 20% 이상 향상

최근 연구에 따르면 프롬프트를 간단하게 다시 작성하는 것만으로도 소형 언어 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 연구진은 Tau² 벤치마크 프레임워크를 사용하여 GPT-5-mini 모델을 테스트한 결과, 프롬프트를 더 명확하고 구조화된 지시로 다시 작성함으로써 모델의 성공률이 20% 이상 향상되는 것을 발견했습니다. 이는 주로 소형 모델이 장황하거나 모호한 지시를 처리하는 데 어려움을 겪는 반면, 명확하고 단계적인 지시가 모델의 추론을 더 효과적으로 안내하기 때문입니다. 이 연구는 영리한 프롬프트 엔지니어링을 통해 소형 언어 모델에서도 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 비용 효율적이고 효과적인 AI 애플리케이션을 위한 새로운 길을 열어 줄 수 있음을 보여줍니다.