대조적 프롬프팅은 LLM의 내부 표현에 중요한 영향을 미칩니다. 이 기법은 LLM이 올바른 답변과 잘못된 답변을 생성하도록 유도함으로써 모델이 자체적으로 오류를 인식하고 수정할 수 있는 능력을 향상시킵니다. 이 과정은 LLM이 훈련 데이터에서 학습한 올바른 패턴과 잘못된 패턴을 활용하여 추론 과정을 개선하고 정확한 답변을 생성할 수 있도록 돕습니다. 따라서 대조적 프롬프팅은 LLM의 내부 표현을 더욱 효과적으로 조정하고 모델의 추론 능력을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.