[LLM] ChatGPT와 프롬프트 엔지니어링

ChatGPT와 프롬프트 엔지니어링은 무엇인지 개념과 특징에 대해서 정리해 보도록 하겠습니다.

 

 

ChatGPT와 프롬프트 엔지니어링

 

목차

1. ChatGPT란?
2. 프롬프트 엔지니어링이란?
3. 프롬프트 엔지니어링의 특징
4. 프롬프트 엔지니어링을 통해 성능을 높이는 예시

 

 

ChatGPT란?

 

최근에 많은 화제가 되어서 이제는 모르는 사람이 많이 없긴할텐데 정확하게 아시는 분은 생각보다 많지 않으신 것 같습니다. ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 모델로, GPT(Generative Pre-trained Transformer) 기술을 기반으로 합니다. GPT는 자연어 처리(NLP) 분야에서 강력한 성능을 보이는 언어 모델로, 방대한 데이터셋을 학습해 사람처럼 자연스럽게 글을 쓰거나 질문에 답할 수 있습니다. 

ChatGPT의 주요 특징은 아래 3가지 정도입니다.

• 자연스러운 대화: 사용자의 입력을 이해하고 맥락에 맞는 대답을 제공
• 다양한 활용 가능성: 고객 지원, 글쓰기 도우미, 코드 작성, 학습 보조 등 여러 분야에서 활용
• 개선된 사용자 경험: 이전 버전의 GPT에 비해 더 긴 대화 맥락을 이해하고, 명령어를 더 정확히 수행

이처럼 ChatGPT는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어 창의적인 아이디어 생성, 문제 해결, 언어 변환 등 복합적인 작업에 유용합니다.

 

 

 

프롬프트 엔지니어링이란?

 

프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 AI 모델, 특히 GPT와 같은 언어 모델에 명확하고 효과적인 지시를 작성하는 기법입니다. 언어 모델은 입력된 프롬프트(질문이나 명령어)를 분석해 결과를 생성하므로, 어떻게 프롬프트를 설계하느냐에 따라 성능과 결과가 크게 달라질 수 있습니다.

• 정의: 언어 모델이 원하는 결과를 생성하도록 입력 문구를 최적화하는 작업
• 중요성: 모델의 성능은 데이터 학습과 알고리즘뿐 아니라 사용자의 입력 품질에도 크게 의존
• 목적: 효율적이고 정확한 결과를 얻기 위해 프롬프트의 구조와 표현 방식을 최적화

예를 들어, 단순히 "역사적 사건을 알려줘"라고 요청하는 것보다, "20세기 가장 중요한 역사적 사건 3개를 요약하고, 그 영향을 간략히 설명해 줘"라고 요청하면 더 구체적이고 유용한 답변을 얻을 수 있습니다.

결국 ChatGPT와 같은 LLM 모델들을 더 잘 사용하기 위해 고민해서 나오는 방법들입니다. 프롬프트 엔지니어링만 잘해도 원하는 결과를 더 빠르고 정확하게 얻을 수 있습니다.

 

 

프롬프트 엔지니어링을 통해 성능을 높이는 예시

 

프롬프트 엔지니어링의 대표적인 사례를 예시를 통해 알아보도록 하겠습니다.

 

1. 명확하고 구체적인 지시 제공

• 프롬프트는 구체적이고 명확할수록 좋은 결과를 얻을 가능성이 높습니다.
• 예시:
  • 모호한 프롬프트: "코딩 예제 보여줘."
  • 구체적 프롬프트: "파이썬으로 숫자 리스트를 오름차순으로 정렬하는 코드를 작성해줘."

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2. 목표 청중 및 스타일 지정

• 결과물의 톤, 길이, 스타일, 대상 청중을 명확히 지정합니다.
• 예시:
  • "10대 학생을 위한 친근한 어조로, 블랙홀의 작동 원리를 설명해 줘."
  • "전문가 수준의 기술 용어를 사용해, 인공지능 모델 학습 과정의 원리를 설명해 줘."

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3. 단계적 지시 (Step-by-Step Prompting)

• 복잡한 작업은 작은 단계로 나누어 요청하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
• 예시:
  • "먼저 프롬프트 엔지니어링의 정의를 간단히 설명하고, 이후 관련 기법 3가지를 나열해 줘."

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4. 샘플 입력 제공 (Few-shot Prompting)

• 원하는 형식의 결과를 보여주는 예시를 포함해 프롬프트를 작성합니다.
• 예시:
  • "아래와 같은 방식으로 요약해 줘:
    • 원본 텍스트: 'GPT는 AI 모델이다.'
    • 요약: 'GPT는 AI 모델.'
      원본 텍스트: 'ChatGPT는 언어 모델로 대화를 지원한다.'
      요약: "

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5. 부정적 지시 사용 (Negative Prompting)

• 모델이 생성하지 말아야 할 요소를 명시적으로 요청합니다.
• 예시:
  • "영어로 문장을 번역해 줘. 하지만 전문 용어는 그대로 유지하고 번역하지 마."

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6. 콘텍스트 강화 (Contextual Prompting)

• 이전 대화나 배경 정보를 추가로 제공하여 모델이 더 적합한 결과를 생성하도록 돕습니다.
• 예시:
  • "너는 오늘 회의록을 작성하는 비서야. 회의 내용은 회사의 예산 조정에 관한 것이야. 다음 내용을 정리해 줘."

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7. 제약 조건 부여

• 출력 형식, 단어 수, 언어 등을 제한해 명확한 결과를 유도합니다.
• 예시:
  • "300자 이내로 요약해 줘."
  • "JSON 형식으로 데이터 출력해 줘."

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8. 온도와 토큰 설정 제안 (Advanced Controls)

• 모델의 생성 과정에서 응답의 다양성(온도)이나 응답 길이(최대 토큰 수)를 제어하는 방법입니다.
  • 온도 값을 높이면 창의적인 응답, 낮추면 더 일관성 있는 응답 생성.
  • 예시: "온도를 높여 창의적으로 글의 첫 문장을 추천해 줘."

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9. 다양한 각도로 질문 반복 (Reframing the Prompt)

• 동일한 주제라도 프롬프트를 여러 각도로 재구성해 다양한 결과를 얻습니다.
• 예시:
  • "프롬프트 엔지니어링의 장점을 설명해 줘."
  • "프롬프트 엔지니어링이 왜 중요한지 사례를 들어 설명해 줘."

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10. 역할 부여 (Role Prompting)

• AI에게 특정 역할을 맡기면 답변이 더 전문적이고 일관되게 나올 수 있습니다.
• 예시:
  • "너는 역사학자야. 18세기 산업혁명의 주요 원인을 분석해 줘."
  • "너는 Python 프로그래밍 전문가야. 코드 최적화 방법을 알려줘."

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11. 에러 시 교정 요청 (Error Handling Prompting)

• 모델이 잘못된 답변을 제공할 경우, 재구성된 프롬프트를 사용해 다시 요청합니다.
• 예시:
  • "너의 답변이 불완전했어. 다음 조건을 포함해서 다시 답변해 줘: X, Y, Z."

 

 

 결론

 

프롬프트 엔지니어링은 ChatGPT와 같은 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위한 핵심 기술입니다. 명확하고 맥락이 풍부한 프롬프트를 작성하면 모델의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 지속적으로 실험하고 개선하며 최적의 결과를 도출하는 것이 프롬프트 엔지니어링의 핵심입니다.

이 글이 ChatGPT와 프롬프트 엔지니어링을 이해하고 활용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 여러분도 직접 프롬프트를 설계해 보며 그 효과를 경험해 보시길 바랍니다.