챗GPT를 잘 사용하려면? 한 번만 묻지말자 - 프롬프트 엔지니어링의 이해

 

챗GPT 활용시 많은 사람들이 '잘못' 사용하고 있습니다. 네이버나 구글에서 검색할 때 습관처럼 궁금한 사항을 바로 적어 냅니다. 그러고나선 기대합니다. 내가 궁금증을 바로 알려주겠지? 결과물이 도깨비 방망이 처럼 뚝! 딱! 나올 거라 생각합니다. 그러고 나선 이렇게 말합니다.

 

아니 챗GPT엄청 좋다면서? 이거 뭐야? 이런거 나도 대답하겠다!!

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물론 지금 이 글을 찾아본 당신은 한국어를 주로 쓰는 사람이기 때문에 한국어로 질문을 던져서 그런 걸 수도 있습니다. 일반적으로 한국어보다 영어로 질문했을 때 더 좋은 결과가 나옵니다. 속도도 훨씬 빠릅니다. 영어가 더 많은 결과를 내는 이유는 아래 글에서 확인할 수 있습니다.

 

챗 GPT 한국어로 써도 괜찮을까? - 영어가 더 나은 결과를 보여주는 이유

챗 GPT 한국어로 써도 괜찮을까? - 영어가 더 나은 결과를 보여주는 이유

한국어로 쓰더라도 꽤 만족스러운 결과물이 나올 수 있는데, 사람들은 단 한번 질문하고 답변을 기대해서 그렇습니다. 아무리 많은걸 학습한 GPT라고 해도 독심술까지 연마하고 있는 것은 아니기 때문입니다. 원리를 이해해야 합니다. 대량의 언어모델 생성형AI GPT는 이전 질문과 답변을 기반으로 새로운 질문을 받아드립니다. 

각 챗은 다른 사람과 같다!

 

 

예를 들어보겠습니다. 2개의 채팅방을 만들었습니다. 하나는 계절에 대한 질문을 먼저 진행했고, 다른 채팅방에서는 Java 코드에 대한 프로그래밍 적인 문의를 했습니다. 그러고 나서 동일하게 'what is spring?(스프링이 뭐야?)' 라고 질의를 던졌습니다. 

 

첫 번째 채팅방에선 계절 '봄'에 대해서 설명한다.

 

Spring is one of the four main seasons experienced in many parts of the world. It is a transitional season that marks the end of winter and the beginning of warmer weather. 

- 첫 번째 챗GPT의 답변

 

다른 채팅방에선 오픈소스 Java 프레임 워크 'Spring'에 대해서 설명한다.

Spring is a popular open-source framework for building enterprise-level Java applications. It provides a comprehensive programming and configuration model for developing Java-based applications.

- 두 번째 챗GPT의 답변

 

 

 

분명 똑같은 문장으로 질문을 던졌어도 완전히 다른 답변을 하고 있습니다. 기존 문의를 기반으로 답변 모델을 정해놓고, 그 안에서 답변을 만들어 냅니다. 그래서 어떤 질문을 하느냐는 아주아주 중요하게 되었습니다. AI에게 우리가 당할거다라는 생각이 아니고, 이 도구를 어떻게 활용해야할까라는 관점에서 생각해야 합니다. 이런 이유로 중요해진게 바로 프롬프트 엔지니어링 입니다. 

 

 

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프롬프트 엔지니어링이란? 

프롬프트 엔지니어링은 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습 분야에서 두각을 나타낸 개념입니다. AI 모델이 원하는 출력을 생성하도록 안내하는 효과적인 프롬프트 또는 지침을 설계하고 공식화하는 프로세스를 말합니다. 신속한 엔지니어링은 언어 모델을 미세 조정하고 다양한 작업과 애플리케이션에서 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

AI에서 프롬프트의 중요성

AI 언어 모델에서 프롬프트는 원하는 응답 또는 출력을 생성하기 위해 모델에 제공되는 초기 입력 또는 지침 역할을 합니다. 프롬프트의 품질과 특이성은 모델에서 생성되는 출력에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 효과적인 프롬프트 엔지니어링에는 모델에 대한 명확한 지침을 제공하여 정확하고 관련성 높은 결과를 생성할 수 있는 프롬프트를 만드는 작업이 포함됩니다.

프롬프트 엔지니어링에도 전략이 필요하다 

프롬프트 엔지니어링에는 AI 모델의 성능을 최적화하기 위한 다양한 전략과 기술이 포함됩니다. 프롬프트 엔지니어링에 사용되는 몇 가지 일반적인 접근 방식을 살펴보겠습니다.

1. 지시가 명확해야함 
지침의 명확성과 특이성은 신속한 엔지니어링에서 매우 중요합니다. 잘 만들어진 프롬프트는 형식, 콘텐츠 또는 컨텍스트를 포함하여 원하는 출력에 대한 명확한 지침을 모델에 제공해야 합니다. 모호하거나 모호한 지침은 부정확하거나 관련 없는 응답으로 이어질 수 있습니다. 지시를 명확하고 정확하게 함으로써 신속한 엔지니어링은 모델을 올바른 방향으로 조종하는 데 도움이 됩니다.

2. 상황에 맞는 프롬프트
상황별 프롬프트는 모델에 관련 정보 또는 컨텍스트를 제공하여 모델이 보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있도록 합니다. 이 접근 방식에는 특정 키워드, 구 또는 참조와 같은 컨텍스트 단서를 프롬프트에 통합하는 것이 포함됩니다. 상황에 맞는 프롬프트는 원하는 작업에 대한 모델의 이해를 향상시키고 일관되고 관련 있는 출력을 생성하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

3. System vs 사용자 프롬프트
프롬프트 엔지니어링에서 중요한 고려 사항은 프롬프트가 시스템의 관점에서 공식화되어야 하는지 또는 사용자의 관점에서 공식화되어야 하는지입니다. 시스템 프롬프트는 마치 시스템 자체인 것처럼 응답을 생성하도록 AI 모델에 지시하는 데 초점을 맞추는 반면, 사용자 프롬프트는 마치 사용자인 것처럼 응답을 생성하도록 모델에 지시합니다. 시스템과 사용자 프롬프트 사이의 선택은 원하는 결과와 특정 작업에 따라 다릅니다.

4. 반복적 개선
프롬프트 엔지니어링에는 종종 모델의 출력을 기반으로 프롬프트를 구체화하는 반복 프로세스가 포함됩니다. 생성된 응답을 분석하고 평가함으로써 프롬프트 엔지니어는 개선 영역을 식별하고 그에 따라 프롬프트를 조정할 수 있습니다. 이 반복적인 개선은 모델을 미세 조정하고 원하는 출력에 더 가깝게 맞추는 데 도움이 됩니다.

5. 전이 학습 및 사전 훈련
프롬프트 엔지니어링의 또 다른 중요한 측면은 전이 학습 및 사전 훈련 기술을 활용하는 것입니다. 언어 모델은 종종 대규모 데이터셋에 대해 사전 훈련되며 신속한 엔지니어링에는 이러한 사전 훈련된 모델을 특정 작업 또는 도메인에 적용하는 작업이 포함됩니다. 프롬프트 엔지니어는 대상 작업과 일치하는 프롬프트를 신중하게 설계함으로써 성능 향상을 위해 사전 훈련된 모델을 미세 조정할 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링의 응용

프롬프트 엔지니어링은 다양한 산업에 걸쳐 광범위한 응용 분야를 보유하고 있습니다. 특히 다음과 같은 경우에 강력한 장점이 있습니다.

 

1. 질문 응답 시스템: 사용자 쿼리에 대한 정확하고 유익한 답변을 생성하도록 모델을 안내하는 프롬프트를 설계합니다.
2. 언어 번역: 서로 다른 언어 간의 정확한 번역을 촉진하는 프롬프트를 만듭니다.
3. 텍스트 요약: 긴 텍스트의 간결하고 일관된 요약을 생성하도록 모델에 지시하는 공식 프롬프트.
4. 콘텐츠 생성: 작성, 스토리텔링 또는 마케팅 목적을 위해 창의적이고 상황에 맞는 콘텐츠를 생성하는 데 있어 모델을 안내하는 프롬프트를 생성합니다.

 

 

신속한 엔지니어링은 특정 작업 및 애플리케이션에 대한 AI 언어 모델을 최적화하는 데 중요한 측면입니다. 프롬프트 엔지니어는 신중하게 프롬프트를 설계하고 개선함으로써 모델 생성 출력의 정확성, 관련성 및 일관성을 개선할 수 있습니다. AI가 계속해서 발전함에 따라 프롬프트 엔지니어링은 다양한 산업과 영역에서 언어 모델의 잠재력을 최대한 활용하는 데 계속해서 중요한 역할을 할 것입니다.

 

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