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• [신규] 스테이블 디퓨전 3.5 모델 추가
• [신규] Flux 1.1 pro 모델 추가
• [고급 옵션] 이전 이미지와 일관성을 유지할 수 있는 시드 기능 추가
• 프롬프트에 원하는 사이즈를 입력하면 맞춤 이미지 생성
  • Flux.1, Flux 1.1 : 32의 배수(최소 256px ~ 최대 1440px)
  • Oosoo 모델 : 자유롭게 생성 가능(ex. 가로1280px 세로720px)
    
• 이미지 업로드 기능 추가 (아래 이미지 참고)
  
• Oosoo 2 모델로 업그레이드 → 퀄리티 Up!!

• [신규] 클로드 3.5 Haiku 모델 추가
• [신규] 클로드 3.5 Sonnet 모델 추가
• OpenAI o1-preview, OpenAI o1-mini 모델 자연스러운 대화가 이어지도록 개선
  (현재 베타 모델로 Platinum 요금제만 사용 가능, 순차적으로 오픈 예정)
• 방정식과 같은 수학 공식을 더욱 정확하게 수식으로 표현하도록 업데이트

• [신규] Gen-3 Alpha Turbo 모델 추가
  (현재 Platinum 요금제에 한하여 10건/월 생성 가능)

LLM의 환각 발생률과
프롬프트의 역할

• 제목: 대형 언어 모델의 환각 발생률에서 프롬프트와 외부 도구의 역할 조사
• 저자: Liam Barkley, Brink van der Merwe
• 핵심 내용 한문장 요약: 다양한 프롬프트 기법과 외부 도구를 통한 LLM의 환각 발생률을 평가하며, 문제 유형에 따라 최적의 프롬프트 기법이 존재하고 단순한 기법이 더 복잡한 기법보다 우수할 수 있음을 보여줘요.
• 핵심 내용 설명: 전문가들은 LLM(대형 언어 모델)이 생성하는 오류인 환각을 줄이기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 연구하고 이를 통해 정확성 및 환각 발생률을 평가했어요. 여러 벤치마크 데이터셋을 통해 사용된 다양한 프롬프트 기법의 성능을 비교했으며, 외부 도구의 사용이 LLM의 환각 발생률에 미치는 영향을 조사했죠. 연구 결과, 환각을 줄이는 데 있어 최적의 프롬프트 기법은 문제 유형에 따라 다르며, 일반적으로 단순한 기법이 더 복잡한 방법보다 더 우수한 성과를 나타냈고, 외부 도구를 사용하는 LLM 에이전트는 보다 높은 환각 발생률을 보였어요.
• 결론: 논문에서는 프롬프트 기법과 외부 도구가 LLM의 정확성과 환각 발생률에 미치는 영향을 명확히 평가하며, 실질적으로 환각을 줄일 수 있는 방법론을 제시했는데요, 단순한 프롬프트 기법이 여러 경우에서 보다 효과적이라는 점을 강조하고 있어요.

활용 분야

• 자연어 처리(NLP): LLM의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위한 프롬프트 엔지니어링 기술은 번역, 질문-답변 시스템 등 다양한 NLP 작업에 적용될 수 있어요.
• 의료 및 법률 분야: 환각의 영향을 최소화함으로써 환자의 진단 및 법률적 결정에서의 오류를 줄이는 데 기여할 수 있어요.
• AI 기반 고객 지원: 사용자 쿼리에 대한 정확한 답변을 제공하기 위해 프롬프트 최적화 기법을 적용하여 고객 지원 챗봇의 성능을 개선할 수 있어요.
• 교육 및 학습 도구: 학습자에게 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하기 위해 LLM을 활용한 교육 플랫폼에서 프롬프트 최적화 기법을 사용할 수 있어요.
• 언론 및 정보 서비스: 뉴스 작성이나 정보 분배 서비스에 LLM을 사용할 때, 환각을 방지하기 위한 시스템 개발에 적용할 수 있어요.

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