GPT의 결과를 바꾸는 프롬프트 엔지니어링 기법 (2) - 4가지 방법론 소개

 

 

1편에서는 프롬프트 엔지니어링의 개념과 중요성, 기본적인 기법에 대해 소개해드렸는데요,
이번 2편에서는 1편에 이어 '프롬프트 엔지니어링의 방법론!'에 대해 알아보도록 하겠습니다.
이 글을 통해 프롬프트 엔지니어링을 사용했을 때의 놀라운 변화를 예시로 상세히 설명하도록 하겠습니다!

 

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프롬프트 엔지니어링 방법론

 

1. 샷 프롬프트 (Shot Prompting)

 

(1) 제로샷(Zero-shot)

제로샷은 프롬프트에 아무런 예제 없이 질문을 던져 AI 모델이 스스로 답변을 생성하는 방법입니다.
제로샷의 경우, 모델이 충분한 맥락을 이해하지 못해 부정확하거나 기대했던 요구에 부응하지 못하는 답변을 할 가능성이 높습니다.

(2) 원샷(One-shot)

원샷은 하나의 예제를 제공해 AI가 원하는 작업을 수행하도록 가이드라인을 제시하는 방법입니다.
이 방법은 예제가 적을 때 유용합니다.

(3) 퓨샷(Few-shot)

퓨샷은 여러 개의 예제를 제공해서 AI가 패턴을 학습하고 그에 따라 결과를 도출하도록 하는 방법입니다.
이는 다양한 예시를 통해 모델의 이해도를 높이는 데 효과적입니다.

2. 이어 쓰기 (Continuation)

이어쓰기는 문장의 일부를 제공하고 나머지를 모델이 예측하도록 하는 방법입니다. 생성형 AI는 기본적으로 다음에 올 단어를 예측해서 문장을 반드는 방식으로 작동하기 때문에 이어쓰기 기법을 사용하면 좋은 응답을 얻을 수 있습니다.
이어쓰기는 스토리를 생성하거나 앞의 내용을 바탕으로 새로운 글을 유도하는 작업에 유용한 방법론입니다.

3. 체계적 프롬프트 (Structured Prompting)

체계적 프롬프트는 명확한 구조와 제한 조건을 담은 구체적 지시사항을 질문에 담아서 원하는 형식으로 답변하도록 하는 방법입니다. 이 방법을 사용하면 AI가 장황하고 불필요한 정보를 담지 않고 필요한 내용만 제공할 수 있게 합니다.

 

4. 역할 설정(Role Setting)

GPT에게 역할을 지정한 다음 역할에 맞는 대답을 해야 한다는 지시를 하면 더 좋은 답변을 얻을 수 있습니다.
이 방법은 GPT가 특정 맥락이나 전문 지식을 기반으로 답변을 제공하도록 하여 답변의 질을 높여줍니다.

 

똑같은 질문을 했을 때, 역할을 부여하지 않았을 때는 기본적이고 두리뭉실한 내용을 답하는 느낌이라면, 역할을 설정했을 때는 화장품이라는 키워드에 초점을 맞춰 디테일하게 마케팅 전략을 세워주는 느낌입니다. 답변의 퀄리티에서 차이가 보이죠?

 

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프롬프트 엔지니어링은 단순히 생성형 AI에게 질문을 던지는 것을 넘어서, AI가 가진 잠재력을 최대한 끌어낼 수 있는 기술입니다. 다양한 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 GPT가 특정 작업을 더 잘 수행하도록 유도할 수 있습니다.

각기 다른 프롬프트 엔지니어링 방법론은 다양한 상황에 맞게 적용할 수 있습니다. 제로샷 학습은 빠른 초기 탐색에 유용하고, 원샷과 퓨샷 학습은 더 정확한 답변을 필요로 할 때 효과적입니다. 이어쓰기는 창의적인 글쓰기나 스토리텔링에, 체계적 프롬프트는 명확하고 체계적인 정보를 제공해서 특정 조건을 충족해야 하는 상황에 매우 유용합니다.

이제 GPT에게 단순한 질문을 하기보다는 활용능력을 높여서 최적화된 답변을 전략적으로 얻어내시길 바랍니다. 이를 통해 비즈니스 효율성을 높이는 것은 물론 개인 역량을 강화할 수 있을 것입니다!! 🤗

 

2024.07.24 - [생성형 AI] - GPT의 결과를 바꾸는 프롬프트 엔지니어링 기법 (1) - 개념, 중요성, 꿀팁

GPT의 결과를 바꾸는 프롬프트 엔지니어링 기법 (1) - 개념, 중요성, 꿀팁