생성형 AI는 대규모 언어 모델(LLM)의 출시로 상당한 진전을 이루었습니다. 특히, 언어 모델이 예상대로 결과/출력을 생성하도록 만드는 것은 하나의 예술이며, 바로 이 부분에서 프롬프트 엔지니어링이 중요한 역할을 합니다.

여기에서는 프롬프트 엔지니어링에 대해 알아야 할 모든 것을 자세히 살펴보겠습니다.

< 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요? >

• 프롬프트 엔지니어링은 LLM과 대화하기 위한 첫 번째 단계입니다. 즉, 생성형 AI 모델이 더 나은 결과와 응답을 생성할 수 있도록 의미 있는 지침을 만드는 프로세스입니다. 이는 신중하게 단어를 선택하고 더 많은 컨텍스트를 추가함으로써 이루어집니다.

• 일반적으로 대규모 언어 모델은 편향되거나 환각 또는 가짜가 될 수 있는 대량의 데이터를 생성하는데, 프롬프트 엔지니어링을 사용하면 이러한 문제를 줄일 수 있습니다.

< 프롬프트 엔지니어링 기법 >

프롬프트 엔지니어링에는 LLM의 기능을 이해하고 목표를 효과적으로 전달할 수 있는 프롬프트를 만드는 것이 포함됩니다. 다양한 프롬프트 기법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

• 제로 샷 프롬프트(Zero-shot prompting)

  • 추가 예시나 정보 없이 LLM에 직접 프롬프트를 제공하는 방식

  • 이 방법은 언어와 개념에 대한 이해를 바탕으로 창의적인 결과물을 생성하는 LLM의 능력을 신뢰하는 일반적인 작업에 가장 적합

• 원샷 프롬프트(One-shot prompting)

  • 프롬프트와 함께 원하는 결과물에 대한 한 가지 예를 제공

  • 이 방법은 특정 스타일, 어조 또는 주제로 LLM을 안내하려는 작업에 가장 적합

• 퓨샷 프롬프트(Few-shot prompting)

  • 프롬프트와 함께 원하는 출력에 대한 몇 가지(보통 2~4개) 예시를 제공

  • 특정 형식이나 도메인의 텍스트를 생성하는 등 일관성과 정확성을 보장해야 하는 작업에 가장 적합

• 생각의 연쇄 프롬프트(Chain-of-thought prompts)

  • 복잡한 작업을 관리 가능한 단계로 세분화하여 추론과 논리를 키우는 데 중점을 두며, 수학 문제를 한 입 크기의 지침으로 분해하여 LLM에 제공하는 형태

• 컨텍스트 증강(Contextual augmentation)

  • 정확성과 일관성을 높이기 위해 관련 배경 정보를 제공하는 것이 포함되며, 역사 소설 프롬프트에 그 시대에 대한 자세한 조사 내용을 추가하는 것과 같은 형태

• 메타 프롬프트 및 프롬프트 조합(Meta-prompts and prompt combinations)

  • 전반적인 LLM 동작을 미세 조정하고 여러 프롬프트 스타일을 혼합하는 작업이 포함되며, 메타 프롬프트는 중요한 원칙으로 생각하고 조합은 다양한 기술을 동시에 활용하는 방식

• 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)

  • 사람의 피드백을 통합하고 최적의 결과를 위해 프롬프트를 반복적으로 개선하는 방식

    
    

< 프롬프트 엔지니어링 모범 사례 >

프롬프트 엔지니어링의 모범 사례에는 모델의 기능과 한계를 이해하고, 명확하고 간결한 프롬프트를 만들고, 모델의 응답에 따라 프롬프트를 반복적으로 테스트하고 개선하는 것이 포함됩니다.

• 명확성과 구체성(Clarity and specificity)

  • 구체적인 지침, 원하는 형식 및 출력 길이를 통해 원하는 결과를 명확하게 제시

  • 예) 일반적인 방향을 가리키는 것이 아니라 친구에게 자세한 방향을 알려주는 형태

• 문맥적 단서(Contextual cues)

  • 요청을 이해할 수 있도록 모델에 관련 맥락을 제공하는 방식으로 배경 정보, 관련 예시 또는 원하는 스타일과 어조를 제공하는 형태

  • 예) 원하는 결과물의 배경을 설정한다고 생각하는 형태

• 예제 파워(Example power)

  • 원하는 결과물의 예를 제공하여 모델에게 원하는 것을 보여줌으로써 가능성을 좁히고 모델이 비전을 향해 나아갈 수 있도록 안내하는 형태

  • 예)친구에게 단순히 주소를 알려주는 대신 목적지의 사진을 보여준다

• 단어 선택이 중요(Word choice matters)

  • 명확하고 직접적이며 모호하지 않은 언어를 선택

  • 속어, 은유 또는 지나치게 복잡한 어휘는 피해야 한다.

  • 모델은 문자 그대로 해석한다는 점을 기억하고, 이해하기 쉽도록 명료하고 명확하게 제시

• 반복과 실험(Iteration and experimentation)

  • 한 번의 시도에서 완벽한 결과를 기대하지 않기

  • 프롬프트를 수정하고, 문맥 단서를 변경하고, 다양한 예시를 시도

  • 예) 완벽한 요리가 나올 때까지 레시피를 미세 조정한다고 생각하세요.

• 모델 인식(Model awareness)

  • 사용 중인 특정 모델의 기능과 한계를 이해하기

  • 예)어떤 모델은 사실적인 작업에 더 능숙하고, 어떤 모델은 창의적인 글쓰기에 뛰어나므로 작업별로 적합한 도구를 선택하기

• 안전과 편견(Safety and bias)

  • 프롬프트와 모델의 결과물 모두에서 잠재적인 편견에 유의

  • 차별적인 언어나 고정관념을 피하고, 포용성과 윤리적 고려를 촉진하는 프롬프트를 사용하기

< 프롬프트 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술 >

인간의 의도와 인공지능의 응답을 연결하는 가교 역할을 하는 프롬프트 엔지니어는 기술력과 소프트 스킬의 독특한 조합이 필요한데, 의미 있고 효과적인 프롬프트를 만들기 위해 고려해야 할 6가지 기술을 소개합니다.

• 커뮤니케이션 + 협업 기술:

  • 사용자의 요구를 이해하고 내부 팀과 협력하는 데 필수적인 효과적인 커뮤니케이션 및 협업 기술을 통해 프롬프트 엔지니어는 복잡한 아이디어를 명확하게 표현하고 다양한 이해관계자의 의견을 통합할 수 있습니다.

  • 또한 생산적인 환경을 조성하여 프롬프트 개발이 사용자의 의도와 기술적 역량에 부합하도록 보장합니다.

• 창의적이고 비판적인 사고:

  • 창의적 사고는 새로운 아이디어와 접근 방식을 탐색할 수 있게 해주며, 비판적 사고는 프롬프트가 논리적이고 윤리적이며 원하는 결과를 충족하도록 보장합니다.

  • 이러한 창의성과 비판적 사고의 조화는 사용자의 참여를 유도하고 의도한 대로 작동하는 양질의 프롬프트를 제작하는 데 매우 중요합니다.

• 기본 AI + NLP 지식:

  • 인공지능과 자연어 처리의 기본을 이해하는 것은 프롬프트 엔지니어에게 매우 중요합니다.

  • 이러한 지식은 AI 모델이 언어를 해석하고 생성하는 방식을 파악하는 데 도움이 되며, AI와 효과적으로 소통하여 정확하고 적절한 응답을 생성하는 프롬프트를 만들 수 있게 해줍니다.

• 글쓰기 스타일:

  • 시나리오에 따라 서로 다른 유형의 커뮤니케이션이 필요하므로 프롬프트 엔지니어링에서는 다양한 글쓰기 스타일을 숙달하는 것이 중요합니다.

  • 간결한 안내문, 창의적인 스토리텔링, 기술 문서 등 상황에 맞게 글쓰기 스타일을 조정하는 능력은 효과적인 프롬프트를 만드는 데 있어 핵심입니다.

• 프로그래밍 지식:

  • 프로그래밍, 특히 Python과 같은 언어에 대한 탄탄한 기초가 있으면 프롬프트 엔지니어에게 도움이 됩니다.

  • 프로그래밍 기술을 통해 작업을 자동화하고 데이터를 조작하며 AI 모델을 사용자 지정할 수도 있습니다. 이러한 기술적 숙련도는 프롬프트 개발의 효율성과 역량을 크게 향상시킬 수 있습니다.

• 데이터 분석에 대한 지식:

  • 데이터 분석에 대한 이해는 사용자 상호작용과 모델 성능을 해석할 수 있기 때문에 프롬프트 엔지니어에게 중요합니다.

  • 이러한 지식은 경험적 증거를 바탕으로 프롬프트를 개선하여 사용자 참여도와 정확성 모두에 최적화된 프롬프트를 만드는 데 도움이 됩니다.

  • 데이터 분석 기술은 프롬프트의 효과를 지속적으로 개선하는 데 매우 중요합니다.

>> 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델과 보다 효과적인 상호작용을 가능하게 하는 중요하고 진화하는 분야입니다. 핵심 원칙을 이해하고, 다양한 기술을 탐구하고, 모범 사례를 준수함으로써 사용자는 AI 응답의 성능과 관련성을 크게 향상시키는 프롬프트를 만들 수 있습니다.

*source: https://dev.to/pavanbelagatti/prompt-engineering-for-developers-a-complete-guide-1kca