프롬프트 엔지니어링을 이해하기 위해서는 먼저 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM) 그리고 프롬프트에 대해 아는 것이 중요합니다.
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, 오디오 및 기타 콘텐츠를 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.
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.
프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)의 정의
위의 내용을 기반으로 하면, 적절한 프롬프트를 디자인함으로써 모델을 특정 주제에 대한 글을 생성하도록 안내하거나 특정 질문에 답하거나 의미 있는 대화에 참여하도록 할 수 있습니다. 이에 따라 프롬프트의 품질과 정확성은 원하는 결과를 얻는 데 중요합니다.
프롬프트 엔지니어링은 LLM과 상호 작용하도록 프롬프트를 개발하고 최적화하는 작업으로, 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 활용함으로써 대형 모델이 더 정확한 결과를 출력하고 다양한 작업 및 응용 프로그램 도메인에 잘 적응할 수 있도록 합니다.
기본 요소
프롬프트 엔지니어링은 특정 목표를 달성하기 위해 프롬프트를 수정하는 작업이기 때문에 기본 요소를 이해하는 것이 중요합니다. 프롬프트 엔지니어링에는 중요한 네 가지 요소가 있습니다:
- 지시사항(Instruction): 언어 모델이 실행해야 하는 특정 작업이나 명령을 명확하게 설명합니다.
- 맥락(Context): 언어 모델이 명령을 정확히 이해하고 응답할 수 있도록 외부 정보나 추가적인 맥락을 제공합니다.
- 입력 데이터(Input data): 사용자가 제공한 내용이나 질문을 포함하여 모델이 출력을 생성하는 기반이 되는 정보를 제공합니다.
- 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 기법
더 구체적인 정보, 맥락 및 출력 명세를 제공하는 것 외에도, 프롬프트 엔지니어링에서는 중요한 기술들이 있습니다.
제로샷 프롬프팅(Zero-shot Prompting)
특정 예시를 제공하지 않고 내용과 기대되는 결과를 설명합니다.
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.
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