생성형 AI 들과 보다 원활하게 대화하기 위한 기술인 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)이라는 것이 있다고 알게 되었어요. 그래서 저는 그 당사자인 챗GPT로부터 도움을 받아, 오늘부터 프롬프트 엔지니어링을 공부해보고자 합니다!
노베이스 문과아재의 프롬프트 엔지니어링 독학(1) - 기본 개념
목차
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프롬프트 엔지니어링 소개 (Prompt Engineering)
챗GPT 가 공개된 이후, 다양한 분야에서 이를 활용한 컨텐츠가 쏟아지고 있고, 정말 뭔가 엄청난 것이 탄생한 것 같다는 느낌이 들어요.
하지만 이 대세감에 비해서 내가 사용하는 챗GPT는 멍청하기만 하고, 오답을 쏟아내기 일쑤지요.
분명 이걸 잘 사용하면 저의 생산성과 능률을 엄청 올려줄 것 같은데. PPT도 만들고 사진도 그려주던데, 대체 어떻게 활용해야 할까요?
이런 질문에서부터 시작해서 이번 프로젝트를 진행해보려고 합니다.
분명, 챗GPT를 비롯한 다양한 생성형AI가 대단한 녀석들이기는 하지만, 분명 사용자인 인간의 능력에 따라 그 활용도는 천차만별로 달라질 수 있으니까요.
간단히 말하자면 이들에게 입력하는 우리의 요청사항/명령을 프롬프트 라고 하고, 프롬프트 엔지니어링은 이를 활용하는 기술이에요.
이 기술은 컴퓨터에 명령을 내릴 때 사용하는 입력 요청을 더 잘 설계하여 원하는 결과를 도출하는 데 중요한 역할을 하는데요.
우리가 입력하는 프롬프트가 사용자가 AI 모델에 제공하는 텍스트나 데이터의 형태로, 모델이 작업을 수행하는 데 있어서 결정적인 영향을 미친다고 합니다.
학습목차 작성
그래서 저는 이 프롬프트 엔지니어링을 공부해보려고 하고, 좀 엉뚱한 생각이지만 이 프롬프트를 받아서 작업을 수행하는 AI 자체가 저에게 좋은 선생님이 될 수 있겠다고 생각했어요.
그래서 챗GPT에게 질문합니다.
저의 첫 프롬프트는 이러했습니다.
[너는 프롬프트 엔지니어링 전문가야] - 챗GPT 에게 심어주는 페르소나
[챗GPT의 활용성을 높이기 위해 공부하는 사람들] - 독자
[실전학습서] - 작업물의 성격
그리고 몇 번의 실랑이 끝에 만들어진 멋진 목차와 소주제들을 설명해드릴게요.
- 프롬프트 엔지니어링 소개
- 프롬프트 엔지니어링의 개념과 이점
- 역사적 배경과 발전
- 다양한 분야에서의 실제 활용 사례
- 프롬프트의 중요성과 영향
- 효과적인 프롬프트 디자인
- 구체적이고 명확한 목표 설정 방법
- 효율적인 프롬프트 구조 및 예시
- 프롬프트 디자인을 위한 고려해야 할 사항
- 예제와 함께하는 효과적인 프롬프트 작성 방법
- OpenAI API 기초
- OpenAI API 소개와 사용법
- 다양한 모델의 특징과 선택 기준
- API를 활용한 프롬프트 생성 방법
- API 업데이트와 적응 방안
- 문제 해결을 위한 프롬프트 활용
- 특정 문제 해결을 위한 프롬프트 설계 전략
- 다양한 과제에 대한 프롬프트 작성 방법
- 프롬프트의 다양한 활용 사례와 성과 분석
- 실제 문제 해결을 위한 프롬프트 적용 및 결과 분석
- 자연어 이해 (NLU)를 위한 프롬프트
- 자연어 이해 모델용 프롬프트 구성 방법
- 자연어 이해 작업에 최적화된 프롬프트 작성법
- 다양한 자연어 이해 과제에 대한 프롬프트 설계 방법
- NLU 성능 향상을 위한 프롬프트 최적화 전략
- 자연어 생성 (NLG)을 위한 프롬프트
- 자연어 생성 모델을 위한 프롬프트 디자인 전략
- 자연어 생성 작업을 위한 효과적인 프롬프트 설계 방법
- NLG 성능을 높이기 위한 프롬프트 최적화 방안
- 다양한 NLG 작업에 대응하는 프롬프트 구성 방법
- 이미지 및 다른 데이터 유형에 대한 프롬프트
- 이미지, 코드, 그래픽 등 다양한 데이터 유형을 다루는 프롬프트 작성법
- 다양한 데이터 유형에 대응하는 프롬프트 예시
- 데이터 유형에 따른 프롬프트 최적화 전략
- 프롬프트의 데이터 유형별 활용 사례
- 실전 적용 사례 연구
- 다양한 분야에서의 프롬프트 엔지니어링 사례 연구
- 실제 문제 해결을 위한 프롬프트 적용과 결과 분석
- 성공적인 사례와 그 원리 분석
- 문제 해결에 대한 프롬프트 적용 방법 및 효과적인 전략
- 성능 향상을 위한 프롬프트 최적화
- 프롬프트 수정과 조정을 통한 모델 성능 향상 전략
- 반복적인 실험과 피드백을 통한 프롬프트 최적화 방법
- 성능 향상을 위한 프롬프트 디자인 원리
- 다양한 실험을 통한 최적화 과정
- 최신 동향과 리소스
- 최신 연구 동향 및 발전된 기술 소개
- 관련 리소스, 논문, 온라인 커뮤니티 소개
- 신기술 적용을 위한 리소스 활용 방안
- 업계 동향 및 향후 전망에 대한 리소스 제공
정말 굉장하지 않나요? 저는 앞으로 이 목차에 맞춰, 챗GPT와 함께 프롬프트 엔지니어링의 세계로 빠져볼까 합니다.
다양한 분야에서의 실제 활용 사례
우리가 들어봤던 영역 외에도 실제로 생성형 AI들이 할 수 있는 일은 정말 많습니다.
1. 자동화된 업무 처리
기업이나 조직 내에서 일상적으로 반복되는 업무들을 자동화하는 데에 프롬프트 엔지니어링이 활용됩니다.
예를 들어, 보고서 요약, 이메일 답변, 업무 일정 관리 등의 업무는 프롬프트를 통해 지시하고, AI가 이를 처리하여 생산성을 높일 수 있습니다.
특히, 매일 루틴 하게 하는 작업들 때문에 고통받는 경우가 많은데요. 보다 명확한 프롬프트를 통해 AI에 의해 자동화될 수 있다고 합니다.
2. 코드 생성과 개발 활용
사실 챗GPT로부터 가장 많은 도움을 받을 수 있는 사람들도 개발자이지만, 그렇기 때문에 더 위협을 느끼는 사람들도 개발자분들이라고 해요.
프로그래밍 분야에서도 프롬프트 엔지니어링은 큰 영향을 미친다고 하는데요. 학습된 AI가 특정한 코드 패턴이나 함수를 생성하도록 프롬프트를 구성하여, 개발자들은 더 빠르고 효율적으로 코드를 작성할 수 있습니다.
사실 저도 간접적으로나마 이런 부분들을 경험해보고 싶었어요!
3. 효율적인 데이터 처리와 분석
다음은 AI가 예측한 XX. 미래를 내다본 AI 등등으로 소개된 모델링의 영역인데요. 프롬프트 엔지니어링은 데이터 처리 및 분석 작업에서도 활용됩니다.
AI에게 원하는 데이터 패턴이나 특정 분석을 위한 지시를 제공하면, 데이터 정제, 통계 분석, 예측 모델링 등을 빠르게 수행할 수 있다고 합니다. 정말 기대되네요.
프롬프트의 중요성과 영향
하지만 위의 내용들 모두 정교하게 짜인 프롬프트에 의해서만 구현될 수 있을 텐데요. 챗GPT가 생각하는 잘 작성된 프롬프트와 그렇지 않은 프롬프트의 예시를 알아보시죠.
잘 작성된 프롬프트의 예시: 뉴스 기사를 한 문단으로 요약해 주세요. [제목]: '신규 기술 도입으로 회사의 생산성이 크게 향상'
이 프롬프트는 요약 작업을 위한 명확하고 구체적인 지시를 포함하고 있습니다. 제목을 통해 요약할 내용이 명시되어 있고, 원하는 작업에 대한 명확한 지시가 제공되었습니다.
이 경우, AI는 제목을 요약하기 위한 중요한 핵심 정보를 가지고 있으므로 요약 과제에 적합한 결과를 생성할 가능성이 높아집니다.
부적절하게 작성된 프롬프트의 예시: "생산성 향상에 관한 내용을 생성해 주세요."
이 프롬프트는 목표가 모호하며 원하는 작업에 대한 구체적인 정보가 없습니다. 모델은 어떤 종류의 내용을 생성해야 하는지 명확하지 않고, "생산성 향상"에 관한 내용이 너무 일반적입니다.
결과적으로, AI는 작업에 맞춰 정확한 내용을 생성하는 데 어려움을 겪을 수 있고, 프롬프트가 충분히 구체적이지 않아 원하는 결과를 얻기 어려울 수 있습니다.
이처럼, 잘 작성된 프롬프트는 모델에게 명확하고 구체적인 작업 지시를 제공하여 원하는 결과물을 얻을 수 있게 하지만, 부적절하게 작성된 프롬프트는 모델의 성능을 저하시킬 수 있다고 합니다.
오늘은 기본적인 개념에 대해서 알아봤는데요. 노베이스 문과 아재가 챗GPT 선생님과 어디까지 공부할 수 있는지, 지켜봐 주세요!
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