대조적 데모와 주목도 맵을 통한 문맥 학습 이해

대조적 데모 구성 방식(라벨 뒤집기, 입력 변경, 보완 설명 추가)이 대형 언어 모델의 문맥 학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다.