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@@ -11,7 +11,7 @@ import ZEROCOT from '../../img/zero-cot.png'
 
 이미지 출처: [Wei et al. (2022)](https://arxiv.org/abs/2201.11903)
 
-[Wei et al. (2022)](https://arxiv.org/abs/2201.11903)에서 소개된 생각의 사슬(CoT) 프롬프트는 중간 추론 단계를 통해 복잡한 추론을 가능하게 합니다. 이를 단답형 프롬프트와 결합하면 응답하기 전에 추론이 필요한 복잡한 작업에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
+[Wei et al. (2022)](https://arxiv.org/abs/2201.11903)에서 소개된 생각의 사슬(Chain-of-Thought, CoT) 프롬프트는 중간 추론 단계를 통해 복잡한 추론을 가능하게 합니다. 이를 단답형 프롬프트와 결합하면 응답하기 전에 추론이 필요한 복잡한 작업에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
 
 *Prompt:*
 ```
@@ -98,7 +98,7 @@ A:
 Auto-CoT는 두 가지 주요 단계로 구성됩니다:
 
 - 1단계): **질문 클러스터링\(question clustering\)**: 주어진 데이터 세트의 질문을 몇 개의 클러스터로 분할합니다.
-- 2단계): **데모 샘플링\(demonstration sampling\)**: 각 클러스터에서 대표 질문을 선택하고 간단한 휴리스틱과 함께 제로샷 생각의 사슬(Zero-Shot-Cot)를 사용해 추론 체인을 생성합니다.
+- 2단계): **데모 샘플링\(demonstration sampling\)**: 각 클러스터에서 대표 질문을 선택하고 간단한 휴리스틱과 함께 제로샷 생각의 사슬(Zero-Shot-CoT)를 사용해 추론 체인을 생성합니다.
 
 간단한 휴리스틱은 질문의 길이(예: 60개의 토큰)와 추론 단계 수(예: 5개의 추론 단계)가 될 수 있습니다. 이렇게 하면 모델이 간단하고 정확한 데모를 사용하도록 장려합니다.