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@@ -6,7 +6,7 @@ import APE from '../../img/APE.png'
 import APECOT from '../../img/ape-zero-shot-cot.png'
 
 <Screenshot src={APE} alt="APE" />
-이미지 소스: [Zhou et al., (2022)](https://arxiv.org/abs/2211.01910)
+이미지 출처: [Zhou et al., (2022)](https://arxiv.org/abs/2211.01910)
 
 [Zhou et al., (2022)](https://arxiv.org/abs/2211.01910)은 명령의 자동 생성 및 선택을 위한 프레임워크인 자동 프롬프트 엔지니어(APE)를 제안합니다. 명령 생성 문제는 LLM을 사용하여 솔루션 후보를 생성하고 검색하는 블랙 박스 최적화 문제로 해결된 자연어 합성으로 프레임화됩니다.
 
@@ -17,7 +17,7 @@ APE는 사람이 설계한 "단계별로 생각하자" 프롬프트보다 더
 "우리가 올바른 답을 가지고 있는지 확인하기 위해 단계적으로 이 문제를 해결합시다."라는 프롬프트는 일련의 추론을 이끌어 내고 MultiArith 및 GSM8K 벤치마크에서 성능을 향상시킵니다:
 
 <Screenshot src={APECOT} alt="APECOT" />
-이미지 소스: [Zhou et al., (2022)](https://arxiv.org/abs/2211.01910)
+이미지 출처: [Zhou et al., (2022)](https://arxiv.org/abs/2211.01910)
 
 이 논문에서는 프롬프트를 자동으로 최적화하는 아이디어인 프롬프트 엔지니어링과 관련된 중요한 주제를 다룹니다. 우리는 이 주제에 대해 더 자세히 설명하지는 않지만, 관심이 있는 경우 몇 가지 주요 문서를 참조하세요: