AI에게 제발 '고급 어휘'나 '생소한 단어'를 쓰지 마세요!!

사람들은 여전히 프롬프트 (Prompt)를 우아하고, 전문적이며, 구조적으로 엄밀하게 작성하려고 애쓰며, 그렇게 하면 모델이 더 말을 잘 듣고 출력이 더 정확해질 것이라고 생각하지만, 결과는 정반대입니다.

FaceMind 팀은 100개의 언어와 4가지 핵심 과제를 이용한 실험을 통해 직접 증명했습니다. 의미가 완전히 변하지 않는다는 전제하에, 사전 학습 데이터 (Pre-training corpus)에서 출현 빈도가 더 높은 표현 방식을 사용하면, 프롬프팅 (Prompting)이든 파인튜닝 (Fine-tuning)이든 모델의 성능이 현저히 향상된다는 것을 말입니다.

이것이 바로 Adam’s Law — 텍스트 빈도 법칙 (Text Frequency Law)입니다.

이 법칙은 현재 데이터 엔지니어링 (Data Engineering)의 '품질-규모-난이도'라는 삼각 구도에 누락되었던 네 번째 차원인 '빈도 (Frequency)'를 직접 보완합니다.

고빈도 표현은 '단순화'가 아니라, 모델이 가장 익숙한 확률 공간 (Probability space) 안에서 작업하게 함으로써 효과를 즉각적으로 폭발시키는 것입니다.

다음에 프롬프트 (Prompt)를 작성할 때는, 더 고급스럽고 우아하게 만드는 것을 추구하지 말고, 먼저 스스로에게 물어보세요. "이 문장을 모델이 학습 데이터에서 얼마나 많이 봤을까?"