프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 무엇인가

프롬프트 엔지니어링은 최근 인공지능과 자연어 처리 분야에서 인기 있는 사업입니다. 이것은 고품질 자연어 생성(NLG) 시스템을 개발하는데 중요한 포인트가 됩니다. 이에 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이 무엇인지 알아보겠습니다.

 

 

1. 프롬프트 엔지이어링(Prompt Engineering) 정의

Microsoft bing이나 ChatGPT 등 다른 생성형 AI로부터 자신의 목적에 알맞은 텍스트나 이미지의 답변을 듣기 위해서는 질문을 잘해야 되는데 질문하기 위해 입력하는 명령어를 프롬프트(Prompt)라고 하며, 프롬프트 만드는 작업을 엔지니어링(Engineering)이라고 합니다. 프롬프트 엔지니어링은 언어 모델이 특정 목표나 목적에 맞는 글을 생성하도록 안내하는 프롬프트 또는 프롬프트 세트를 설계하는 프로세스를 말합니다.

 

프롬프트는 문맥, 정보 또는 명령을 언어 모델에 제공하여 일관성 있고 관련성 있는 응답을 생성하는 짧은 글로 정의할 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 생성된 텍스트가 고품질이고, 의도된 대상과 관련이 있으며, 의도된 목표 또는 목표와 일치하도록 하여야 합니다.

2. 프롬프트 엔지니어링 단계

프롬프트 엔지니어링 프로세스에는 실행해야 하는 몇 가지 하위 단계가 있습니다. 

① 목표 정의 : 생성된 텍스트가 일치해야 하는 목표 또는 목표를 정의하는 것입니다. 여기에는 텍스트의 의도된 대상, 목적 및 콘텍스트를 식별하는 작업이 포함됩니다.

②  프롬프트 설계 : 관련성 있고 일관성 있는 텍스트를 생성하기 위해 언어 모델에 필요한 콘텍스트, 정보 또는 지침을 제공하는 프롬프트 또는 일련의 프롬프트를 설계하는 것입니다.

③ 신속한 평가 :  프롬프트를 평가하여 의도된 목표 또는 목표와 일치하는지 확인하고 언어 모델에 필요한 콘텍스트, 정보 또는 지침을 제공하는 것입니다.

④ 데이터 수집 : 언어 모델을 훈련하는 데 사용될 데이터를 수집하는 것입니다. 데이터는 의도된 목표 또는 목표와 관련되어야 하며 광범위한 주제와 영역을 다루어야 합니다.

⑤ 모델 교육 : 다섯 번째 단계는 수집된 데이터와 설계된 프롬프트를 사용하여 언어 모델을 훈련하는 것입니다. 교육 과정은 의도된 목표 또는 목표에 맞는 텍스트를 생성하기 위해 언어 모델의 조정도 필요합니다.

 

3. 프롬프트 엔지니어링 표본

① 명료하고 간결한 프롬프트 : 언어 모델에 필요한 문맥, 정보 또는 지침을 제공하면서 프롬프트는 명확하고 간결하며 명확해야 합니다.

② 의도된 목표 또는 목표와의 관련성 : 프롬프트는 광범위한 주제와 영역을 포함하여 의도된 목표 또는 목표와 의도된 청중과 관련되어야 합니다.

③  프롬프트의 다양성 : 여러 프롬프트는 언어 모델에 필요한 콘텍스트, 정보 또는 지침을 제공하여 광범위한 응답을 생성하도록 설계되어야 합니다.

④ 프롬프트의 평가 : 프롬프트가 의도된 목표 또는 목표와 일치하고 언어 모델에 필요한 맥락, 정보 또는 지침을 제공하는지 확인하기 위해 평가되어야 합니다.

⑤ 반복 프로세스 : 프롬프트 엔지니어링은 프롬프트를 지속적으로 개선하고 생성된 텍스트를 의도된 목표 또는 목표와 일치하도록 평가하는 반복 프로세스입니다.

4. Prompt Engineering의 적용 분야

프롬프트 엔지니어링은 자연어 처리 및 인공지능 분야에서 여러 응용 분야가 있습니다.

o 챗봇 : 프롬프트 엔지니어링은 의도된 목표나 목적에 맞는 텍스트를 생성하여 사용자에게 개인화된 대화 경험을 제공하는 챗봇을 개발하는 데 사용될 수 있습니다.

o 콘텐츠 생성 : Prompt Engineering을 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
공유 프롬프트, 웹 사이트, 소셜 미디어 및 기타 디지털 플랫폼에 대한 콘텐츠를 생성하여 생성된 텍스트가 의도된 목표 또는 목표와 일치하는지 확인합니다.

o 언어 번역 : Prompt Engineering을 사용하여 목표 언어로 텍스트를 생성하는 언어 번역 시스템을 개발할 수 있습니다.

o 개인화된 추천 : 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 개별 사용자의 관심사와 선호도에 맞는 제품, 서비스 또는 콘텐츠에 대한 개인화된 추천을 생성할 수 있습니다.

 

5. Prompt Engineering의 당면 과제

o 편향 : 생성된 텍스트가 주의 깊게 설계되지 않은 경우 프롬프트가 편향성을 보일 수 있습니다.

o 복잡성 : 언어 모델에 필요한 콘텍스트, 정보 또는 지침을 제공하는 프롬프트를 설계하는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

o 일반화 : 너무 구체적인 프롬프트는 특정 프롬프트 이상으로 일반화되는 텍스트를 생성하는 언어 모델의 기능을 제한할 수 있습니다.

o 평가 : 생성된 텍스트의 품질과 관련성을 평가하는 것은 어려울 수 있으며, 평가자마다 다를 수 있는 주관적인 판단이 필요합니다.

o 전이 학습 : 새로운 도메인과 일치하도록 신중하게 설계된 프롬프트가 필요하기 때문에 한 도메인에서 다른 도메인으로 모델을 전송해야 할 때 프롬프트 엔지니어링이 어려워집니다.

 

6. Prompt Engineering의 전망

프롬프트 엔지니어링은 우리가 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 모델을 사용하는 방식을 변화시킬 잠재력을 가진 흥미롭고 빠르게 발전하는 분야이며 많은 연봉이 뒤따르기도 합니다. 하지만, 신규 분야이고 특정 직업인 만큼 신중하게 접근하고 인공지능에 대한 폭넓은 이해와 자신의 적성 등을 전체적으로 고려하여 결정하는 것이 좋습니다.

 

이상으로 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이 무엇인지 알아보았습니다.

 

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