프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이란?

프롬프트 엔지니어링은 LLM과 상호 작용하도록 프롬프트를 개발하고 최적화하는 작업으로, 인공지능 모델 자체를 업데이트하지 않고도 예상된 결과를 얻도록 합니다.

프롬프트 엔지니어링은 연구자들이 질문 응답 및 산술 추론과 같은 복잡한 작업을 처리하는 데 큰 언어 모델의 능력을 높일 수 있습니다. 또한 특정 작업 시나리오에서 생성형 AI 모델의 성능과 효과를 향상할 수 있습니다. 효과적으로 프롬프트 엔지니어링을 활용하면 대형 언어 모델(LLM)이 더 정확한 결과를 출력하고 다양한 작업 및 응용 프로그램 도메인에 잘 적응할 수 있도록 합니다.

생성형 AI(Generative AI)란?

생성형 AI, 또는 생성형 인공지능은 주어진 입력 텍스트나 지시에 기반하여 출력물을 생성할 수 있는 AI 모델의 한 유형입니다. 전통적인 규칙 기반이나 템플릿 기반 시스템과 달리 생성형 AI 모델은 미리 정의된 규칙에 따라 단순히 매칭하거나 채우는 대신에 새로운 텍스트, 이미지, 음성 콘텐츠 등을 자율적으로 생성할 수 있습니다.

대형 언어 모델(LLM)이란?

대형 언어 모델은 대량의 데이터에 기반한 생성형 AI 유형으로, 인간의 사고와 언어 패턴을 밀접하게 모방하며 모델을 사용하는 중에 계속해서 학습하고 이를 반복할 수 있습니다. LLM은 주로 지속적으로 발생하는 언어 텍스트를 처리하고 생성하는 데 특화되어 있습니다.

AI 프롬프트란?

프롬프트는 생성형 AI 모델에 제공된 입력 텍스트 또는 명령을 나타냅니다. 질문, 문장, 단락 또는 글 전체에 사용될 수 있으며, 모델이 원하는 응답이나 출력을 생성하는 데 사용됩니다. 프롬프트는 모델이 수행해야 할 작업이나 생성해야 하는 결과의 유형에 대한 정보를 제공합니다. 프롬프트를 적절하게 디자인하면 모델이 특정 주제에 대한 글을 생성하도록 안내하거나 질문에 답하거나 의미 있는 대화에 생성하도록 할 수 있습니다. 이에 따라 프롬프트의 품질과 정확성은 원하는 결과를 얻는 데 중요합니다.

프롬프트 엔지니어링의 기본 요소

프롬프트 엔지니어링은 특정 목표를 달성하기 위해 프롬프트를 수정하는 작업이기 때문에 기본 요소를 이해하는 것이 중요합니다. 프롬프트 엔지니어링에는 중요한 네 가지 요소가 있습니다:

1. 지시사항(Instruction): 언어 모델이 실행해야 하는 특정 작업이나 명령을 명확하게 설명합니다.
2. 맥락(Context): 언어 모델이 명령을 정확히 이해하고 응답할 수 있도록 외부 정보나 추가적인 맥락을 제공합니다.
3. 입력 데이터(Input data): 사용자가 제공한 내용이나 질문을 포함하여 모델이 출력을 생성하는 기반이 되는 정보를 제공합니다.
4. 출력 명세(Output specification): 원하는 출력 유형이나 형식을 명시합니다.

특정 프롬프트의 형식은 주어진 작업에 따라 다르며, 위의 모든 요소가 필수적이지는 않다는 점에 주목해야 합니다. 작업에 따라 적절한 요소를 포함하여 언어 모델의 행동과 출력을 안내할 수 있습니다. 아래 제시된 프롬프트 요소 설명을 포함한 프롬프트 엔지니어링의 예시를 살펴보세요.

프롬프트 엔지니어링의 중요성

프롬프트 엔지니어링을 통해 프롬프트를 효과적으로 설계하면 첫 번째 답변에서 정확도와 관련성 높은 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 대형 언어 모델의 학습 데이터에 존재하는 편향성을 완화하고 AI가 사용자의 의도를 정확히 파악하여 알맞은 답변을 생성할 수 있도록 합니다. 따라서 프롬프트 엔지니어링은 AI 활용도를 높이고 최소한의 리소스로 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있도록 합니다. 이를 통해 개인과 기업은 AI 기반 인사이트를 활용하여 향상된 의사결정을 내릴 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링 사용 사례

• 챗봇: 고객 서비스에서 프롬프트 엔지니어링을 활용하면 고객의 질문을 정확히 이해하고 적절한 답변을 제공할 수 있습니다.
• 콘텐츠 생성: 원하는 스타일이나 주제에 맞는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 또한 마케팅이나 창작 활동에서 맞춤형 아이디어를 얻을 수 있습니다.
• 데이터 분석: 분석하고자 하는 데이터를 제공하여 의사 결정에 도움이 되는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 데이터 분석 결과를 바탕으로 시각화 작업도 가능합니다.
• 자연어 처리: 자연어 처리를 통해 사용자가 이해하기 쉽게 기사나 논문을 요약하거나 필요한 정보만 추출할 수 있습니다. 또한 알아보기 쉬운 대화 방식으로 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역할 수 있습니다.

프롬프트 기법

더 구체적인 정보, 맥락 및 출력 명세를 제공하는 것 외에도, 프롬프트 엔지니어링에서는 중요한 기술들이 있습니다.

제로샷 프롬프팅(Zero-shot Prompting)

AI 모델에 대해 사전 학습이나 특정 예시를 제공하지 않고 직접 프롬프트를 제공하여 질문에 답하게 하는 기법입니다. 이 방식에서는 별도의 훈련이 없더라도 주어진 프롬프트만으로 기대되는 결과가 유도됩니다.

퓨샷 프롬프팅(Few-shot Prompting)

많은 대형 모델이 제로샷 프롬프팅을 효과적으로 처리할 수 있지만 결과가 기대에 미치지 않는 경우가 있습니다. 이러한 상황에서는 몇 가지 예시를 제공하여 대형 모델이 더 정확한 결과를 생성할 수 있도록 하는 “컨텍스트 프롬프팅”을 사용할 수 있습니다.

가장 흔한 예시로는 문장에서 새로운 단어를 설명하거나 사용하는 것, 그리고 콘텐츠를 분류하거나 감정을 판별하는 것이 있습니다.

그러나 퓨샷 프롬프팅은 다중 추론 수준이 필요한 문제, 특히 산술 및 논리 추론과 같은 문제에 대한 한계가 있습니다. 이러한 경우에는 “사고의 사슬 프롬프팅”이라는 새로운 기술이 필수적으로 사용됩니다.

사고의 사슬 프롬프팅(Chain of Thoughts Prompting)

Wei et al.(2022)은 중간 추론 단계를 도입하여 대형 모델이 복잡한 추론을 수행하는 능력을 향상하는 사고의 사슬 프롬프팅 개념을 소개했습니다.

이 접근 방식은 퓨샷 프롬프팅과 결합하여 더 복잡한 추론을 필요로 하는 작업에서 뛰어난 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 중간 추론 단계의 일련의 과정을 설명하고 추론 프로세스를 수동으로 구성하는 것을 포함하며, 대형 모델이 이러한 과정에서 학습하고 사칙연산 추론, 상식 추론 및 기호적 추론과 같은 작업에서 더 나은 결과를 달성할 수 있도록 합니다.

그러나 추론 프로세스를 수동으로 구성하는 것은 상당한 시간과 노력이 필요하며, 이 기술의 보편적인 적용을 제한합니다. 미래에는 사고의 연쇄 교육의 품질과 효율성을 향상하는 데 중점을 두는 것이 필요합니다.

프롬프트 엔지니어링의 장점

• 정확성: 잘 설계된 프롬프트는 정확한 지침을 제공하여 AI 모델의 응답 정확성을 높이고 모호성은 줄입니다. 이를 통해 AI 기반 텍스트 제품의 실용성과 우수성을 높일 수 있습니다.
• 효율성: 명확한 지침을 통해 특정 작업이나 주제에 대한 텍스트 생성 작업을 효율적으로 수행합니다. 이러한 자동화는 인간의 개입 필요성을 줄여주어 프로세스를 최적화하고 시간과 리소스를 절약할 수 있도록 합니다.
• 사용자 경험 개선: 프로프트 엔지니어링을 기반으로 향상된 프롬프트를 사용하면 사용자와 AI의 상호작용이 원활해져 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
• 제어 능력: AI 모델에 대한 사용자 제어를 강화합니다. 높아진 사용자 제어 능력은 결과적으로 AI의 응답이 사용자의 요구와 일치하도록 보장합니다.
• 맞춤화: 특정 작업에 대한 사용자 정의를 가능하게 하여 고객의 요구 사항이나, 취향 등을 기반으로 한 AI 제품을 설계할 수 있습니다. 이를 통해 다양하게 응용이 가능하며 특정 목표나 대상에 맞게 콘텐츠 수정이 쉬워집니다.
• 비용 절감: AI의 도움으로 작업에 소요되는 시간을 줄여 일의 효율성을 높이고 더 높은 산출량을 얻을 수 있도록 하여 기업에 이익을 가져옵니다.

프롬프트 엔지니어링의 단점

• 데이터 편향: AI 모델은 학습 데이터에 기반하여 학습하므로, 프롬프트에 대한 응답 역시 학습 데이터의 품질과 편견이 반영됩니다. 이 경우 AI 모델은 의도치 않게 이러한 편향을 지속 및 확대할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 인종에 대해 편향된 데이터로 학습한 인공지능 모델은 편향된 응답을 생성할 수 있습니다. 따라서 윤리적 고려 사항을 염두에 두고 학습 데이터를 준비하는 것이 중요합니다. 학습 데이터의 데이터 편향성을 낮추는 방법이 궁금하시다면 이 글을 참고해 주세요.
• 과적합(Overfitting): 프롬프트를 지나치게 구체적이거나 특정한 방식으로 최적화하면, 모델이 과적합될 위험이 있으며 AI 모델이 학습 데이터와 너무 밀접하게 일치하게 됩니다. 이는 모델이 새로운 상황이나 다양한 입력을 마주했을 때 유연하게 대응하지 못하거나 부정확한 출력을 초래할 수 있습니다.
• 모델의 한계: 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델의 성능에 의존합니다. 모델 자체에 한계가 있다면 아무리 잘 설계된 프롬프트라도 정확한 결과를 보장할 수 없고 모델이 훈련된 데이터에 따라 성능이 좌우됩니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 데이터가 부족한 상태로 학습된 AI 모델은 해당 주제에 대한 프롬프트의 응답이 부정확할 수 있습니다. 또한 AI 모델은 인간의 방식으로 언어를 이해할 수 없기 때문에 사용자의 의도를 파악하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 동일한 프롬프트에 대해서는 사용자에 따라 의도가 다를 수 있으며 인공지능이 이를 완벽하게 이해하는 것은 쉽지 않습니다.

프롬프트 엔지니어링은 AI 모델의 성능을 향상시키는 유용한 도구이지만, 데이터 편향, 과적합 그리고 모델의 한계 등 극복이 필요한 여러 과제를 가지고 있습니다. 이러한 한계를 인지하고, 지속적인 개선과 조정을 위해서는 근본적으로 고품질의 다양한 학습 데이터를 통해 모델을 훈련시키는 것이 중요합니다. 고품질 학습 데이터 수집에 대한 문의는 이곳에서 해주세요!

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