효과적인 프롬프트 엔지니어링의 기초
챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 요즘 기업들뿐만 아니라 개발자들에게도 많은 변화를 가져다 주었는데요. 유튜브 영상 속에서도 챗GTP 기반으로 많은 것을 시도하는 사람들의 이야기를 목격하면서 긴장하게 되더군요.
왜냐하면, 완전히 새로운 작업 방식의 시대가 열렸다고 생각하거든요. 특히 ChatGPT가 인간과 유사한 언어를 이해하고 응답하는 능력은 ‘프롬프트 엔지니어링’이라는 기술을 이용해 완전히 다른 서비스가 됩니다.
이 글에서는 ‘프롬프트 엔지니어링’을 어떻게 효율적으로 활용하는 지에 대해 알아보겠습니다.
프롬프트의 필요성 및 효과
“남과는 다른 효율적인 결과를 내고 싶지 않으세요?”
프롬프트 엔지니어링을 어떻게 하냐에 달렸습니다. LLM은 구체적이지 않으면 랭덤하게 답변을 해 주기 때문입니다.
하버드 비즈니스 스쿨의 연구에 따르면, AI를 활용한 그룹이 그렇지 않은 그룹보다 평균 12.2% 더 많은 작업을 수행했다고 합니다.
작업 속도는 25.1% 더 빨랐고, 결과물의 품질은 40% 더 높았습니다. 이는 프롬프트 엔지니어링이 얼마나 효과적인지를 잘 보여줍니다.
대규모 언어 모델에서 프롬프트
대규모 언어 모델은 인터넷의 거의 모든 데이터를 학습해 다양한 작업을 잘 수행할 수 있습니다. 그러나 기업들은 이러한 모델을 사용하여 특정 비즈니스 문제를 해결하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
이는 모델이 특정 작업을 잘 수행하기 위해서는 해당 작업에 맞는 사례를 많이 보여주고 학습시켜야 하기 때문입니다. 어떻게 보면 Amazon의 Bedrock도 이러한 작업을 수행했을 것으로 보입니다.
LLM의 사례는 언어 번역, 요약, 감정 분석, 질문-답변, 콘텐츠 생성, 코드 생성 및 디버깅 등입니다. 이러한 구체적인 작업에 모델이 정확히 응답하려면 적절한 프롬프트가 필요합니다.
프롬프트 엔지니어링의 4가지 핵심 요소
올바른 프롬프트는 여러 시간을 절약하며 빠른 비즈니스 결과를 가져옵니다. 하지만 그에 도달하기 위해 프롬프트를 반복적으로 작성해야 한다면, 이는 오히려 비효율적일 수 있습니다.
프롬프트 엔지니어링은 과학임과 동시에 예술이기도 합니다. 너무 많은 맥락을 제공하면 모델이 혼란스러워지기 쉽고, 너무 적은 맥락을 제공하면 의도를 제대로 이해하지 못할 수 있습니다.
프롬프트를 최적화 문제로 생각하면 보다 쉽게 접근할 수 있습니다. ‘목적’이라는 목표를 달성하기 위해 ‘제약 조건’을 고려하여 프롬프트를 작성하는 것입니다.
그렇기 때문에 명확하고 간결한 지시와 충분한 맥락을 제공하는 것이 중요합니다. 프롬프트의 핵심 요소 4가지 입니다.
- 역할 : 내가 누구인지?
- 목표 : 무엇을 달성하고 싶은지?
- 구체적 상황 : 어느 부분에서 모델의 도움이 필요한지?
- 결과 : 성공적인 출력이 무엇인지?
마치며
바로 챗GPT에 위 4가지 프롬프트 엔지니어링을 적용해 보시죠. 기초를 이해하면 여러분의 시간을 절약하고 더욱 유용한 결과를 얻을 수 있습니다.
