대규모 언어 모델의 능동 전이 추론 능력을 향상시키기 위해 적응형 프롬프트 설계 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 사용자가 라벨링한 정보적인 예시를 활용하여 모델의 예측 불확실성을 최소화한다.
