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원샷 프롬프트는 모델에 단일 예시 또는 프롬프트가 제공되어 작업을 수행하는 방법을 의미합니다. 다른 프롬프트 엔지니어링 기술, 즉 예시가 제공되지 않는제로샷 프롬프트 또는 몇 가지 예시가 제공되는 퓨샷 프롬프트와 달리 원샷 프롬프트는 잘 만들어진 단일 프롬프트를 사용하여 원하는 결과를 얻습니다. 이 방법은 OpenAI의 GPT-3/GPT-4(Generative Pre-trained Transformer) 모델 또는 IBM Granite 모델과 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 최소한의 입력으로 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성합니다.
원샷 프롬프트는 대량의 학습 데이터를 수집하는 것이 실용적이지 않은 시나리오에서 특히 유용합니다. 예를 들어, 레이블이 지정된 데이터가 제한적이거나 전혀 없는 연쇄적 프롬프트, 퓨샷 프롬프트, 제로샷 프롬프트와 같은 애플리케이션에서 원샷 프롬프트는 모델을 단일 예시로 일반화할 수 있어 상당한 이점을 제공합니다. 그림 1은 원샷 프롬프트의 형성을 보여줍니다.
프롬프트 엔지니어링은 빠르게 진화하는 인공 지능(AI) 및 자연어 처리(NLP) 분야, 특히 생성형 AI에서 중추적인 기술이 되었습니다. 다양한 유형의 프롬프트 중에서 원샷 프롬프트는 효율성과 효과가 두드러집니다. 이 문서에서는 원샷 프롬프트의 개념과 그 메커니즘, 응용 분야, 장점, 한계 및 잠재 고객을 알아봅니다.
프롬프트는 언어 모델이 원하는 아웃풋을 생성하도록 안내하기 위해 AI에서 사용되는 기술입니다. 프롬프트에는 제로샷, 퓨샷, 원샷 프롬프트 등 다양한 유형이 있습니다. 각 유형은 특정 작업을 수행하기 위해 모델에 제공되는 데이터 및 예시의 양에 따라 다릅니다. 프롬프트 엔지니어링에는 모델의 성능을 최적화하기 위해 프롬프트를 제작하는 작업이 포함됩니다.
원샷 프롬프트는 고급 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 활용하여 단일 예시 프롬프트에서 일관되고 상황에 맞는 응답을 생성합니다. 이러한 효율성은 지식 프롬프트, 시각적 컨텍스트 내 프롬프트, 적응형 특징 추정을 포함한 여러 기본 메커니즘을 통해 가능합니다. 지식 프롬프트 및 적응형 특징 추정과 같은 이러한 메커니즘 중 일부는 일반화되어 텍스트, 이미지, 동영상와 같은 다양한 데이터 유형에 적용될 수 있지만, 시각적 컨텍스트 내 프롬프트와 같은 다른 메커니즘은 이미지 또는 동영상 데이터를 처리하도록 특별히 설계되었습니다.
시각적 컨텍스트 내 프롬프트를 통해 모델은 시각적 단서를 기반으로 해석하고 응답할 수 있으며, 이는 이미지 인식이나 동영상 분석과 같은 작업에 매우 중요합니다. 반면, 지식 프롬프트 및 적응형 특징 추정은 다양한 유형의 입력에 대한 응답을 이해하고 생성하는 모델의 능력을 향상시켜 여러 도메인에서 다용도로 사용할 수 있도록 합니다.
예를 들어 프랑스어 문서를 영어로 요약하고 특정 API에 대한 아웃풋 형식을 지정해야 하는 경우, 원샷 프롬프트를 사용하면 "{Title}, {Key Points}, {Summary} API 템플릿을 사용하여 이 프랑스어 텍스트를 영어로 요약하세요"와 같은 단일 예시 프롬프트를 제공할 수 있습니다. LLM은 다국어 기능과 적응형 특징 추정을 사용하여 원하는 아웃풋 형식을 생성합니다. Python에서는 생성형 AI 모델의 응답을 API 워크플로에 통합하여 이 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
이 방법에는 외부 지식 기반 또는 기존의 도메인별 말뭉치를 활용하여 모델의 컨텍스트 이해 및 의사 결정 능력을 향상시키는 것이 포함됩니다. 행동 관련 또는 작업별 정보로 풍부한 구조화된 지식 그래프 또는 텍스트 제안을 통합함으로써 모델은 보다 정확한 추론을 지원하는 관련 정보를 효과적으로 검색할 수 있습니다. 예를 들어, 도메인 관련 작업 또는 이벤트 시퀀스와 같은 작업 관련 말뭉치를 포함하면 모델이 일회성 학습 시나리오에서 새로운 작업에 대해 더 잘 일반화될 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 모델은 사전 정의된 정보 저장소를 사용하여 지식 격차를 메울 수 있으며, 상황에 따라 보다 적절한 응답을 조정하고 생성하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.[1] 이 기술은 강력한 아웃풋을 제공하면서 방대한 양의 작업별 훈련 데이터의 필요성을 줄여 주므로 대규모 LLM과함께 활용하면 특히 강력합니다.
이 기술은 분할 마스크, 경계 상자 또는 핵심 지점과 같은 시각적 단서를 활용하여 모델이 이미지 또는 동영상 데이터를 보다 효과적으로 이해하고 처리하도록 안내합니다. 시각적 컨텍스트 내 프롬프트에서 모델에는 특정 관심 영역을 강조하는 참조 이미지 또는 이미지 세그먼트 세트가 제공되어 추론 중에 주요 시각적 특징에 집중할 수 있습니다. 이러한 프롬프트를 사용하여 모델은 이미지 내의 공간 관계, 객체 경계 및 컨텍스트 요소를 더 잘 이해할 수 있어 비전 작업에 대한 성능이 크게 향상됩니다. 이 접근 방식은 객체 감지, 이미지 분류 및 분할과 같은 다양한 비전 기반 애플리케이션에서 모델이 최소한의 예시에서 일반화할 수 있도록 함으로써 제로샷 및 원샷 학습 기능을 모두 향상시키는 것으로 나타났습니다.[2] 또한 이 기술을 통해 모델은 최소한의 데이터로 새로운 시각적 컨텍스트에 동적으로 적응하여 예측을 개선할 수 있으므로, 레이블이 지정된 훈련 예시가 제한적인 시나리오에서 매우 효과적입니다.
원샷 동작 인식에서 적응형 특징 추정은 시간이 지날수록 추출된 특징을 정렬하고 개선하여 동영상 데이터의 시간적 변화 문제를 해결합니다. 이 방법은 기본 네트워크를 사전 훈련하고 미세 조정하여 일반적인 특징 집합을 학습한 다음, 모델이 동영상의 시간적 진행을 기반으로 내부 특징 표현을 동적으로 조정할 수 있도록 하는 특징 적응 기술을 적용하는 것을 포함합니다. 공간적 패턴과 시간적 패턴을 모두 포착하는 공간에 입력 기능을 투영함으로써 모델은 동작 시퀀스의 가변성을 더욱 효과적으로 처리하여 동작 속도의 변화나 물체 상호 작용과 같은 예시를 제공할 수 있습니다. 이 접근 방식은 단일 훈련 동영상에서 동작을 인식하는 모델의 능력을 크게 향상시켜 보이지 않는 새로운 동영상 시퀀스에서 복잡한 동작을 인식하는 일반화와 정확성을 향상시킵니다.[3] 적응형 특징 추정은 동영상 기반 작업의 세분화된 시간 역학을 처리하는 데 특히 유용하므로, 고성능 원샷 동작 인식의 중요한 구성 요소입니다.
이 전략은 입력의 가장 관련성이 높은 영역에 대한 모델의 어텐션에 단계별로 초점을 맞춰 원샷 학습을 향상시킵니다. 동작 감지 작업에서 어텐션 확대/축소는 지원 세트와 쿼리 세트 간 교차 어텐션과 같은 메커니즘을 통해 사용됩니다. 이 접근 방식을 사용하면 모델이 지원 동영상(작업 예시 포함)의 기능을 쿼리 동영상(작업을 감지해야 하는 위치)와 비교하고 정렬할 수 있습니다. 관련 작업을 포함할 가능성이 가장 높은 특정 시간적 또는 공간적 영역에 초점을 맞춤으로써 모델은 고품질 작업 제안을 생성합니다. 이러한 교차 어텐션 메커니즘을 통해 모델은 입력의 주요 부분을 효과적으로 "확대"하여 노이즈와 관련 없는 정보를 줄여 원샷 학습 시나리오에서 성능을 향상시킬 수 있습니다.[4] 이 기술은 복잡한 입력 공간의 범위를 좁히는 데 도움이 되며, 최소한의 훈련 예시로도 정확성을 유지하면서 쿼리 세트를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다.
이러한 메커니즘은 구체적인 예를 통해 다양한 도메인에 걸쳐 원샷 프롬프트의 적응성과 견고성을 보여줍니다. 원샷 프롬프트는 고급 프롬프트 기술을 활용하고 외부 지식과 시각적 단서를 통합함으로써 최소한의 데이터 입력으로 높은 정확성과 효율성을 달성할 수 있습니다.
원샷 프롬프트는 상당한 이점과 몇 가지 과제를 제공하며, 이로 인해 AI와 머신 러닝 분야에서 매력적이면서도 복잡한 기술이 되었습니다. 원샷 프롬프트의 장점과 제한 사항을 자세히 살펴보겠습니다.
장점
제한 사항
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원샷 프롬프트는 광범위한 산업 및 시나리오에서 다양한 예시와 응용 분야를 확보한 강력한 기술입니다. 원샷 프롬프트는 고급 대규모 언어 모델(LLM)의 능력과 정교한 프롬프트 방법을 활용하여 다양한 작업의 효율성과 성능을 크게 향상할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 주목할 만한 사용 사례입니다.
1. 고객 서비스 및 챗봇
원샷 프롬프트는 고객 서비스 설정에서 챗봇과 가상 어시스턴트의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 잘 만들어진 단일 예시를 제공함으로써 복잡한 쿼리를 처리하고, 개인화된 응답을 제공하고, 전반적인 고객 만족도를 향상시키도록 챗봇을 훈련할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 광범위한 교육 데이터의 필요성이 감소하므로 다양한 고객 서비스 시나리오에 빠르게 배포하고 적응할 수 있습니다.[6]
2. 콘텐츠 제작 및 자동화
콘텐츠 제작 및 자동화 분야에서 원샷 프롬프트를 사용하면 최소한의 입력으로 고품질 기사, 보고서 및 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이는 대량의 콘텐츠를 효율적으로 제작해야 하는 마케터, 작가, 콘텐츠 제작자에게 특히 유용합니다. 단일 프롬프트를 제공함으로써 모델은 다양하고 상황에 맞는 콘텐츠를 생성하여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.[1]
3, 맞춤형 추천
원샷 프롬프트는 제한된 입력을 기반으로 맞춤형 제안을 생성하여 추천 시스템을 향상합니다. 예를 들어, 전자상거래 플랫폼은 원샷 프롬프트를 사용해 개인화된 제품 추천을 제공하여 쇼핑 경험을 개선하고 매출을 높일 수 있습니다. 이 방법은 최소한의 데이터를 활용하여 매우 정확하고 관련성 높은 추천을 생성합니다.[7]
4. 동영상 내 동작 인식
동영상 분석에서는 감시 영상 또는 스포츠 분석에서 특정 행동을 식별하는 것과 같은 행동 인식 작업에 원샷 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 하나의 예시 동영상을 제공하면 모델은 다양한 조건에서도 새 동영상에서 유사한 동작을 인식하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이는 애플리케이션, 성능 분석, 자동 동영상 편집과 같은 응용 프로그램에서 특히 유용합니다.[3]
따라서 원샷 프롬프트는 AI의 중요한 발전으로, 다양한 영역에 걸쳐 효율적이고 유연한 솔루션을 제공합니다. 연구가 계속해서 한계를 해결함에 따라 이 기술의 잠재적 응용 분야와 이점이 확장되어 지능적 시스템의 발전에 기여할 것입니다.