프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요?

기본 규칙은 좋은 프롬프트가 좋은 결과를 가져온다는 것입니다. 생성형 AI(gen AI)는 다양한 프롬프트 엔지니어링 기법을 반복적으로 개선하여 다양한 입력 데이터에서 효과적으로 학습하고 편향과 혼란을 최소화하고 보다 정확한 응답을 생성하도록 적응합니다.

프롬프트 엔지니어는 생성형 AI 모델이 언어뿐만 아니라 쿼리 이면의 뉘앙스와 의도를 이해하는 데 도움이 되는 쿼리를 만드는 데 중추적인 역할을 합니다. 고품질의 철저하고 지식이 풍부한 프롬프트는 이미지, 코드, 데이터 요약 또는 텍스트와 같은 AI 생성 콘텐츠의 품질에 영향을 미칩니다.

프롬프트 생성에 대한 신중한 접근 방식은 원시 쿼리와 의미 있는 AI 생성 응답 간의 격차를 해소하는 데 필요합니다. 효과적인 프롬프트를 미세 조정함으로써 엔지니어는 아웃풋의 품질과 관련성을 크게 최적화하여 특정 및 일반 문제를 모두 해결할 수 있습니다. 이 프로세스는 수동 검토 및 생성 후 편집의 필요성을 줄여 궁극적으로 원하는 결과를 얻기 위한 시간과 노력을 절약합니다.

프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI 결과물의 품질, 관련성 및 정확성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다. 잘 만들어진 프롬프트는 AI가 사용자의 의도를 이해하고 의미 있는 응답을 생성하여 광범위한 후처리 요구를 최소화하는 데 도움이 됩니다. 생성형 AI 시스템이 산업 전반에 걸쳐 널리 도입됨에 따라 프롬프트 엔지니어링 가이드는 원시 쿼리와 실행 가능한 아웃풋 간의 격차를 해소하여 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 열쇠로 작용합니다.

생성형 AI 모델은 복잡한 언어를 파악하고 신경망을 통해 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 구축됩니다. AI 프롬프트 엔지니어링은 모델의 아웃풋을 형성하는 데 도움이 되어 인공 지능이 의미 있고 일관성 있게 응답하도록 합니다. 토큰화, 모델 매개변수 튜닝, 상위 k 샘플링 등 여러 가지 프롬프트 기술을 통해 AI 모델이 유용한 응답을 생성하도록 합니다.

프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI를 구동하는 파운데이션 모델의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 필수적인 것으로 입증되고 있습니다. 파운데이션 모델은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 구축된 대규모 언어 모델(LLM)로, 생성형 AI 시스템에 필요한 모든 정보가 담겨 있습니다.

생성형 AI 모델은 자연어 처리(NLP)를 기반으로 작동하며 자연어 인풋을 사용하여 복잡한 결과를 생성합니다. 기본 데이터 과학 준비, 트랜스포머 아키텍처 및 머신 러닝 알고리즘을 통해 이러한 모델은 언어를 이해한 다음, 대규모 데이터 세트를 사용하여 텍스트 또는 이미지 아웃풋을 생성할 수 있습니다.

DALL-E 및 Midjourney와 같은 텍스트 이미지 생성형 AI는 텍스트 설명에서 이미지를 생성하는 데 탁월한 안정적인 확산 모델과 함께 LLM을 사용합니다. 효과적인 프롬프트 엔지니어링은 기술 지식과 자연어, 어휘 및 컨텍스트에 대한 깊은 이해를 결합하여 수정이 거의 필요 없는 최적의 아웃풋을 만들어냅니다.

프롬프트 엔지니어링 기법에는 생성형 AI 모델이 원하는 아웃풋을 생성하도록 하는 전략이 포함됩니다. 이러한 기술에는 모델에 명시적으로 학습되지 않은 작업이 주어지는 제로샷 프롬프트와 모델에 샘플 아웃풋을 제공하여 기대치를 명확히 하는 퓨샷 프롬프트가 포함됩니다. 또 다른 핵심 기술은 복잡한 작업을 단계별 추론으로 나누어 AI의 이해와 정확성을 향상시키는 사고 연쇄 프롬프트입니다. 이러한 접근 방식은 AI 모델이 보다 일관되고 관련성 높은 응답을 생성하도록 하는 데 도움이 됩니다.

프롬프트 엔지니어링의 주요 이점은 생성 후 최소한의 노력으로 최적화된 아웃풋을 달성할 수 있다는 점입니다. 생성형 AI 아웃풋은 품질이 혼합되어 숙련된 실무자가 검토하고 수정해야 하는 경우가 많습니다. 정확한 프롬프트를 작성함으로써 프롬프트 엔지니어는 AI 생성 아웃풋이 원하는 목표 및 기준과 일치하는지 확인하여 광범위한 후처리의 필요성을 줄입니다.

또한 시중에 나와 있는 다양한 생성형 AI 모델에서 최상의 결과를 얻는 방법을 이해하는 것도 프롬프트 엔지니어의 몫입니다. 예를 들어 Open AI의 GPT-3 또는 GPT-4에 대한 프롬프트 작성은 Google Bard에 대한 프롬프트 작성과 다릅니다. Bard는 Google 검색을 통해 정보에 액세스할 수 있으므로 최신 정보를 결과에 통합하도록 지시할 수 있습니다. 그러나 ChatGPT는 기본 디자인 기능인 텍스트를 수집하고 요약하는 데 더 나은 도구입니다. 잘 만들어진 프롬프트는 AI 모델이 보다 관련성이 높고 정확하며 개인화된 응답을 생성하도록 안내합니다. AI 시스템은 사용과 함께 진화하기 때문에 고도로 설계된 프롬프트는 AI와의 장기적인 상호작용을 더욱 효율적이고 만족스럽게 만들어 줍니다.

오픈소스 환경에서 일하는 영리한 프롬프트 엔지니어들은 생성형 AI를 통해 초기 설계 범위에 포함되지 않았던 놀라운 작업을 수행하고 있으며, 놀라운 실제 결과를 만들어내고 있습니다. 예를 들어, 연구자들은 병렬 텍스트를 학습하지 않고도 언어를 번역할 수 있는 새로운 AI 시스템을 개발했고, 엔지니어들은 게임에 생성형 AI를 내장하여 인간 플레이어가 진정으로 반응하는 스토리텔링에 참여하도록 하고 블랙홀의 천문학적 현상에 대한 정확하고 새로운 인사이트를 얻고 있습니다. 생성형 AI 시스템의 범위와 복잡성이 커짐에 따라 프롬프트 엔지니어링의 중요성은 더욱 커질 것입니다.

대규모 기술 조직에서는 새롭고 창의적인 콘텐츠를 개발하고, 복잡한 질문에 답하고, 기계 번역 및 NLP 작업을 개선하기 위해 프롬프트 엔지니어를 고용하고 있습니다. 프롬프트 엔지니어가 갖추어야 할 기술은 다음과 같습니다.

• 대규모 언어 모델에 대한 이해: 대규모 언어 모델(LLM)의 능력 및 제한 사항을 포함하여 작동 방식을 이해하는 것은 효과적인 프롬프트를 생성하고 AI 아웃풋을 최적화하는 데 필수적입니다.

• 강력한 의사소통 능력: 목표 정의, AI 모델에 대한 정확한 지침 제공, 여러 분야 팀과의 협업을 위해서는 명확하고 효과적인 의사소통이 필수적입니다.

• 기술적 개념을 설명하는 능력: 프롬프트 엔지니어는 복잡한 기술적 개념을 이해하기 쉬운 용어로 설명하고, 기술 전문가가 아닌 이해관계자에게 AI 시스템 동작을 명확하게 설명할 수 있어야 합니다.

• 프로그래밍 전문성(특히 Python): Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 숙련도는 API 상호 작용, AI 솔루션 사용자 정의, 워크플로 자동화에 중요합니다.

• 데이터 구조와 알고리즘에 대한 확실한 이해: 데이터 구조와 알고리즘에 대한 지식은 프롬프트를 최적화하고 생성형 AI 시스템의 기본 메커니즘을 이해하는 데 도움이 됩니다.

• 창의성과 새로운 기술의 이점과 위험에 대한 현실적인 평가: 창의성은 혁신적이고 효과적인 프롬프트를 설계하는 데 중요하며, 위험에 대한 현실적인 이해는 AI 기술의 책임감 있고 윤리적인 사용을 보장하는 데 도움이 됩니다.

이러한 기술 외에도 프롬프트 엔지니어는 고급 기술을 사용하여 모델의 이해도와 아웃풋 품질을 개선할 수 있습니다.

• 제로샷 프롬프트: 이 기술은 머신 러닝 모델에 명시적으로 학습되지 않은 작업을 제공합니다. 이전 예제에 의존하지 않고 모델의 관련성 있는 아웃풋 생성 능력을 테스트합니다.

• 퓨샷 프롬프트: 이 접근 방식에서는 요청자가 원하는 작업을 학습하는 데 도움이 되는 몇 가지 샘플 아웃풋(샷)이 모델에 제공됩니다. 컨텍스트를 활용하면 모델이 원하는 아웃풋을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

• CoT(연쇄적 사고 프롬프트): 모델이 따라야 할 단계별 추론을 제공하는 고급 기법입니다. 복잡한 작업을 중간 단계, 즉 '추론의 사슬'로 나누면 모델이 언어를 더 잘 이해하고 더 정확한 아웃풋을 생성하는 데 도움이 됩니다.

모델은 여러 언어로 학습되지만, 생성형 AI 학습에는 주로 영어가 기본 언어로 사용되는 경우가 많습니다. 프롬프트의 모든 단어가 결과에 영향을 미칠 수 있으므로 프롬프트 엔지니어는 어휘, 뉘앙스, 표현, 맥락 및 언어학에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

프롬프트 엔지니어는 필요한 컨텍스트, 지침, 콘텐츠 또는 데이터를 AI 모델에 효과적으로 전달하는 방법도 알고 있어야 합니다.

코드를 생성하는 것이 목표라면 프롬프트 엔지니어는 코딩 원칙과 프로그래밍 언어를 이해해야 합니다. 이미지 생성기로 작업하는 사람들은 미술사, 사진 및 영화 용어를 알아야 합니다. 언어 맥락을 생성하는 사람들은 다양한 서술 스타일이나 문학 이론을 알아야 할 수도 있습니다.

프롬프트 엔지니어는 광범위한 커뮤니케이션 기술 외에도 생성형 AI 도구와 의사 결정을 안내하는 딥 러닝 프레임워크를 이해해야 합니다.

프롬프트 엔지니어는 생성형 AI 모델의 성능을 최적화하기 위해 프롬프트를 설계하고 테스트하고 개선합니다. 또한 AI 시스템과 긴밀히 협력하여 정확하고 관련성이 높으며 창의적인 응답을 이끌어내는 쿼리를 만듭니다. 프롬프트 엔지니어는 다양한 AI 모델의 기능과 한계를 이해하고, 제로샷 및 퓨샷 프롬프트와 같은 고급 기술을 실험하고, 팀과 협력하여 실제 시나리오에 AI를 적용하는 일을 담당합니다. 기본적으로 프롬프트 엔지니어는 AI 기술과 실용적인 애플리케이션 간의 격차를 해소합니다.

생성형 AI에서 최상의 결과를 얻으려면 프롬프트 엔지니어는 명확하고 간결하며 컨텍스트가 풍부한 프롬프트를 제작하는 데 집중해야 합니다. 구체적인 지침과 예시를 사용하면 AI가 원하는 아웃풋을 생성하도록 인도할 수 있습니다. 모델의 응답을 기반으로 프롬프트를 반복적으로 개선하면 엔지니어가 결과를 더욱 개선할 수 있습니다. 또한 AI 모델의 한계를 이해하고 그에 따라 프롬프트를 조정하면 오류나 편향된 아웃풋을 방지할 수 있습니다. 마지막으로, 다양한 시나리오에서 프롬프트를 테스트하면 견고성과 신뢰성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

생성형 AI에 대한 접근성이 높아짐에 따라 조직은 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 실제 문제를 해결하는 새롭고 혁신적인 방법을 발견하고 있습니다.