챗GPT 200% 활용하는 '완벽한 질문의 기술' (프롬프트 엔지니어링 5대 전략)

GPT-4o mini나 Claude Haiku에서도 Chain-of-Thought는 분명히 효과가 있습니다! 다만 대형 모델 대비 70~80% 정도의 효과라고 보시면 돼요. "단계별로 생각해봐" 또는 "이유를 먼저 설명한 후 답을 제시해"처럼 명시적으로 추론을 유도하는 문구를 추가하시면 소형 모델에서도 정확도가 눈에 띄게 올라갑니다. 비용 대비 성능을 생각하면 소형 모델 + CoT 조합이 매우 효율적이에요!

예시 개수는 작업 복잡도에 따라 다릅니다! 단순한 분류·포맷 변환 작업은 1~3개, 복잡한 번역이나 창작 작업은 5~7개가 더 효과적인 경우가 많아요. 중요한 건 예시의 "다양성"입니다. 같은 유형의 예시 5개보다 다양한 엣지케이스를 커버하는 3개가 훨씬 낫습니다. 번역 작업이라면 격식체/비격식체, 전문 용어 포함/미포함 등 다양한 사례를 2~3개씩 넣어보세요!