GPT와 같은 언어 모델에서 프롬프트는 모델이 특정한 방식으로 응답하도록 유도하는 중요한 역할을 하는데, GPT 모델에게 “이 이야기를 생성 해주세요:” 라는 프롬프트를 주면 텍스트를 생성하게 되요. 이 프롬프트를 사용해 최적화된 프롬프트를 설계해 주며 AI의 성능을 향상시키는 프롬프트 엔지니어링에 관해 알아보도록 하겠습니다.
프롬프트 엔지니어링
프롬프트 엔지니어링의 경우, 올바른 프롬프트를 사용시 AI의 성능을 크게 향상하는 GPT와 같은 언어 기반 생성형 인공지능 AI 모델을 사용할 때 원하는 결과를 얻기 위한 최적화된 프롬프트를 설계해 줄 수 있는 기술을 말해요.
대규모 언어 모델과 같은 생성형 인공지능 시스템을 효율적으로 활용하기 위한 방법론과 기술을 포함하는데 이는 인공지능 시스템에 입력되는 프롬프트의 설계와 최적화를 중심으로 이루어지며, AI 모델이 사용자의 기대에 맞는 적절한 응답을 생성하도록 하는 중요한 기술인거죠.
그럼 아래에서 프롬프트 엔지니어링의 주요 개념과 기법들에 관해 설명해 볼게요.
AI 모델에 입력해 제공되는 텍스트로 원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트를 체계적으로 설계, 조정, 최적화하는 과정이 프롬프트 엔지니어링의 기본 개념이에요. AI 모델은 매우 구체적이고 명확한 지시에 더 잘 반응을 하기에 모호한 프롬프트보다 명확하고 구체적인 지시의 프롬프트가 더 나은 결과를 유도 할 수 있는거죠
예시로 “두통의 원인에 대해 설명해 주세요.” vs “두통이 생기는 원인을 다섯 가지로 나눠 설명해 주세요.”로 추가 정보를 제공하여 AI가 더 정확한 응답을 할 수 있도록 도와주는거죠. 다른 예시로는 “두통에 관한 연구 결과를 요약해 주세요.”가 아닌 “최근 10년 이내의 두통에 관한 연구 결과를 알려 주세요.”가 더욱 명확한 답을 제시하겠죠?
프롬프트에 예시를 포함하여 원하는 형식이나 스타일을 모델에게 보여줌으로 예시 텍스트를 제시해 “다음은 두통 원인에 대한 요약 예시인데 이런 형식으로 요약해 주세요”로 텍스트 예시를 보여줌으로 원하는 프롬프트를 얻는데 더 유용할 것입니다.
또한 “두통은 무엇을 말하는 건가요?”로 단순한 처음 질문에 “두통의 주요 원인은 무엇인가요?”로 좀 더 구체적인 답을 얻고 “두통이 건강과 생활에 미치는 영향은 무엇인가요?”로 복잡한 질문을 여러 개의 단순한 질문으로 나눠서 단계적으로 AI에 제시한다면 원하는 답을 더 정확히 얻게 되는 겁니다.
그리고 최종적으로 “두통이 건강에 미치는 가장 큰 영향에 대해 전문가로서 설명해 주세요.”로 전문가의 관점에서까지 답변하도록 프롬프트를 설정한다면 더욱 효과적인 프로프트 엔지니어링 기법이 된다는 거죠.
위 글에서처럼 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델의 성능을 최적화하고, 특정 응답을 유도하며, 모델의 활용 범위를 넓히는 데 필수적이고 중요합니다. 잘 설계된 프롬프트는 모델의 출력 품질을 크게 향상시킬 수 있으며, 다양한 응용 프로그램에서 더 유용하고 실용적인 결과를 얻는 데 도움이 되는거죠.
ChatGPT 활용한 프롬프트 엔지니어링 기법은 잘만 적용하고 활용한다면 전문가적인 관점에서의 명확하고 효과적인 AI답변을 좀 더 쉽고 편리하게 원하는만큼의 답을 얻게 될 것입니다.