[프롬프트 엔지니어링] 챗GPT로 배우는 프롬프트 엔지니어링

 

지난 포스팅 "파인튜닝"에 이어, 오늘은 프롬프트 엔지니어링 얘기를 해보도록 하겠습니다.

 

 

프롬프트 엔지니어링은 특히 생성형 AI, 특히 언어 모델 같은 경우에, 모델에게 원하는 작업을 수행하도록 명령하는 방법을 고민하는 과정입니다. 사전 훈련된 모델을 사용할 때, 모델이 데이터를 어떻게 처리하고 반응할지 지시하는 "프롬프트"를 제공함으로써, 특정한 출력이나 반응을 유도할 수 있습니다.

 

프롬프트 엔지니어링은 모델의 입력 인터페이스를 디자인하는 것으로 볼 수 있으며, 입력 형식을 조작하여 모델로 하여금 특정한 방식으로 정보를 처리하고 반응하게 하는 기술입니다.

 

이를 좀더 쉽게 설명하면, 여러분 혹시, 비디오 게임해보셨을까요?

프롬프트 엔지니어링은 우리가 비디오 게임에서 NPC(Non-Playable Character, 즉 플레이어가 조종하지 않는 컴퓨터 캐릭터)에게 명령을 내리는 것에 비유할 수 있습니다.

 

비디오 게임에서 NPC에게 특정 임무를 수행하도록 하고 싶다면, 당신은 그 NPC에게 정확히 무엇을 해야 하는지 알려줘야 합니다. 예를 들어, “저 멀리 있는 산까지 가서 보물을 찾아와라”라고 말하는 것처럼 말입니다.

 

프롬프트 엔지니어링도 이와 비슷합니다.

 

AI가 마치 게임의 NPC처럼 행동하도록, 우리는 AI에게 정확히 무엇을 해야 할지 알려주는 명령문을 제공합니다. 예를 들어, 어떤 문장을 번역하라거나, 특정 주제에 관한 질문에 답하라는 식으로 말입니다.

 

이렇게 AI에게 명령을 내리는 방식을 잘 디자인하면, AI는 우리가 원하는 정보를 처리하고, 그에 맞는 반응을 보여줄 수 있습니다. 마치 비디오 게임에서 NPC가 정해진 명령에 따라 움직이듯이 말입니다.

 

이것이 바로 프롬프트 엔지니어링의 핵심입니다!

AI에게 정확한 지시를 내려서 원하는 결과를 얻도록 돕는 것이죠.

 

 

프롬프트 엔지니어링의 중요성

• 모델의 활용도 증가: 효과적인 프롬프트를 통해, 일반적인 사전 훈련된 모델을 다양한 작업에 적용할 수 있습니다. 이것은 마치 가지고 있는 도구를 다양한 작업에 사용할 수 있게 되는 것과 비슷합니다. 예를 들어, 한 개의 스위스 군용 칼로 여러 가지 일을 할 수 있는 것처럼, 효과적인 프롬프트를 사용하면 하나의 AI 모델로 다양한 종류의 문제를 해결할 수 있습니다.
• 작업의 명확화: 모델에게 원하는 작업을 명확하게 지시함으로써, 더 정확하고 유용한 출력을 얻을 수 있습니다. 이것은 복잡한 조립 설명서를 간단하고 명확한 지시사항으로 바꾸는 것과 같습니다. AI에게 정확하게 무엇을 해야 하는지 알려주면, AI는 그 지시에 따라 더 정확하고 유용한 결과를 제공할 수 있습니다.
• 데이터 라벨링 비용 절감: 효과적인 프롬프트를 사용하면, 적은 양의 라벨링된 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 데이터 라벨링은 AI 모델을 훈련시키기 위해 데이터에 태그를 달아주는 과정입니다. 이 과정은 시간과 비용이 많이 드는 작업인데, 효과적인 프롬프트를 사용하면 필요한 라벨링된 데이터의 양을 줄일 수 있습니다. 이는 학교에서 필요한 교재의 양을 줄이면서도 좋은 성적을 받는 것과 비슷하다고 할 수 있습니다.

 

프롬프트 엔지니어링 방법

1. 프롬프트의 구성: 프롬프트는 모델에게 무엇을 해야 하는지를 알려주는 지시문입니다. 이는 직접적인 명령, 질문, 시나리오 설명 등 다양한 형태를 취할 수 있습니다.
2. 프롬프트의 반복과 수정: 주어진 작업에 대해 모델이 원하는 출력을 생성하도록 프롬프트를 조정하고 반복적으로 실험합니다. 이 과정에서, 프롬프트의 단어 선택, 구조, 세부 정보의 수준 등을 조정할 수 있습니다.
3. 프롬프트 템플릿 활용: 특정 유형의 작업에 대해 잘 작동하는 것으로 알려진 프롬프트 형식을 템플릿으로 사용합니다. 예를 들어, 질문-답변 형태, 작업 지시문 등이 있습니다.
4. 제로샷, 퓨샷 학습: 모델에게 직접적인 학습 데이터 없이도 특정 작업을 수행하도록 하는 방법으로, 효과적인 프롬프트를 통해 가능해집니다. 제로샷은 모델이 학습 데이터 없이도 작업을 수행하는 경우를, 퓨샷은 아주 적은 양의 예시를 통해 작업을 수행하는 경우를 말합니다.

 

실제 사례

• 언어 모델을 이용한 자연어 처리: GPT-3 같은 언어 모델에 특정 질문을 하거나, 문장 생성, 번역 등의 작업을 요청하는 경우, 프롬프트 엔지니어링을 통해 원하는 출력을 얻을 수 있습니다.
• 챗봇 개발: 사용자의 질문에 대해 챗봇이 적절하게 응답하도록 하는 경우, 효과적인 프롬프트는 챗봇이 사용자의 의도를 정확하게 파악하고 적절한 답변을 제공하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 프롬프트는 사용자 질문의 의도를 명확히 이해하기 위해, 다양한 대화 시나리오에 맞게 조정될 수 있습니다.  
• 이미지 생성: 생성형 AI 모델, 예를 들어 DALL·E 같은 경우, 이미지를 생성하기 위한 프롬프트가 특히 중요합니다. 사용자는 상세한 설명이나 특정 스타일, 색상 등을 포함하는 프롬프트를 제공함으로써 원하는 이미지를 생성하도록 할 수 있습니다.
• 분류 작업: 사전 훈련된 언어 모델을 사용해 텍스트 데이터를 분류하는 작업에 있어서, 프롬프트 엔지니어링은 모델이 텍스트의 의도나 내용을 정확하게 분류하도록 안내합니다. 예를 들어, 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰를 분류하기 위한 프롬프트를 구성할 수 있습니다.

 

프롬프트 엔지니어링의 도전 과제

• 정확성: 모델이 프롬프트의 의도를 정확하게 이해하고, 원하는 답변을 제공할 수 있도록 프롬프트를 정교하게 설계하는 것이 중요합니다.
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• 일반화 능력: 프롬프트는 다양한 입력과 상황에 대해 모델이 일관되고 유용한 답변을 제공할 수 있도록 해야 합니다. 너무 특정적인 프롬프트는 모델의 일반화 능력을 제한할 수 있습니다.
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• 창의성과 다양성: 특히 생성 작업에 있어서, 프롬프트는 모델이 창의적이고 다양한 결과를 생성하도록 유도해야 합니다. 이는 때로는 모델이 예상치 못한 출력을 생성하게 만들 수도 있습니다.

 

프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI 모델의 효과를 극대화하기 위한 중요한 방법론입니다.

모델이 원하는 작업을 정확하고 효율적으로 수행하도록 하는 키워드나 문장을 설계하는 것이 중심입니다. 이 과정에서, 명확한 커뮤니케이션, 창의적인 문제 해결 방법, 그리고 모델의 기능과 한계에 대한 이해가 요구됩니다.

 

프롬프트 엔지니어링을 통해, 우리는 AI의 능력을 더 넓고 다양한 범위의 작업에 적용할 수 있게 되며, 이는 AI 기술의 발전과 활용도를 더욱 증가시키는 길을 열어줄 것입니다.

 

 

 

 

 

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저자 미래소년입니다.