프롬프트 엔지니어링 강의 노트1 - 기본 용어, 좋은 예시

안녕하세요. 에디터 가을여행입니다.

지난 몇주 동안 ‘프롬프트 엔지니어링’ 이라는 용어가 엄청나게 핫해지기 시작했습니다. 엔지니어들의 급여는 최대 35만 달러를 돌파하고 있으며 업체들은 이 새로운 기술에 대해 기꺼이 거액을 지급하고 있습니다. 최근 트렌드이긴 하지만 개인적으로도 관심을 갖고 있기에 오늘부터 제가 수강중인 강의노트를 작성해 보려고 합니다.

강의 내용을 한번더 정리하는 느낌으로 시작한 일이지만 누군가에게 도움이 되리라 생각합니다. 이 과정은 프롬프트 엔지니어링 기술을 습득하기 위한 전체 가이드가 될 거라 생각합니다.

오늘의 강의 내용

1. 기본 용어 (Basic Terms) : NLP, LLM, AI, GPT
2. 프롬프트 사용 사례와 좋은 예시

 

기본 용어 정리

오늘 우리가 다룰 내용은 NLP, LLM, AI, GPT와 같은 기본 용어를 이해하면서 몇가지 사용 사례를 확인하고 AI에게 최상의 출력을 얻는 방법 등을 심도있게 살펴보겠습니다.

기본용어 학습 과정

 

AI (Artificial Intelligence)

기본 용어는 인공지능으로 시작하겠습니다. 컴퓨터가 인간처럼 배우고 이해하도록 가르치고 생각하게 하는 기술입니다. 인공지능을 사용하면 컴퓨터는 복잡한 문제를 해결하거나 글을 쓰거나 그림을 그리거나 심지어 코딩하고 프로그래밍하는 것도 가능합니다. 인공지능은 매우 놀라운 기술이며 우리의 삶을 편리하고 재미있게 만들어 줍니다.

 

NLP (Natural Language Processing)

자연어는 인간이 사용하는 언어로 한국어, 영어, 중국어 등이 있습니다. 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 하는 기술입니다. 자연어 처리를 사용하면 컴퓨터는 인간과 대화하거나 글을 번역하거나 요약하거나 감정을 분석하거나 텍스트에서 정보를 추출하는 것도 가능합니다. 자연어 처리는 인공지능의 한 분야이며 우리의 의사소통과 정보검색을 효율적이고 다양하게 만들어 줍니다.

 

GPT (Generative Pre-Trained Transformer)

생성적 사전 훈련된 변환기라고 합니다. GPT는 인공지능 모델 중 하나로 자연어 처리를 통해 텍스트를 생성하거나 이해하는 능력을 가지고 있습니다. GPT는 OpenAI라는 회사에서 개발하였으며 현재 GPT-3라는 최신 버전이 출시되었습니다. GPT는 인터넷에서 수많은 텍스트 데이터를 학습하여 다양한 언어와 주제에 대해 대화할 수 있습니다. GPT는 챗봇, 번역, 요약, 작문, 코딩 등 여러 분야에서 활용될 수 있습니다.

 

LLM (Large Language Model)

딥러닝 알고리즘으로 자연어 처리나 자연어 생성과 같은 작업을 수행하기 위해 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습한 모델입니다. Large Language Models은 트랜스포머 모델이라는 아키텍처를 사용하며, 비지도 학습이라는 방법으로 데이터 세트에서 단어와 문맥을 이해하고 예측하거나 생성할 수 있습니다.1750억개의 매개변수가 있는 GPT-3와 같은 대형 언어 모델의 약어입니다

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프롬프트 사용사례와 좋은 예시

최고의 프롬프트를 작성하는 방법은 사용자는 간단한 말을 입력하여 인공지능으로 하여금 대규모 언어 모델에서 자연어 처리를 통해 최상의 결과를 얻는 방법입니다. 이제 프롬프트 엔지니어링을 하면서 인공지능과 함께 재미있는 실험을 할 것입니다. chatgpt는 무료 개방형이고 누구나 사용할 수 있습니다. 강의 진행을 위해 여러분들도 공식사이트에서 가입하세요.

예시에 의한 프롬프트

 

일반적인 프롬프트

AI가 이해하도록 예시를 보여준다.

이 둘의 차이는 무엇일까요? 처음에는 형식이 없는 프롬프트를 주었고 두번째에는 특정한 포맷으로 형식을 갖추어 예시를 보여주었습니다.  즉, 고유한 서식이 필요한 경우에는 그에 대한 정확한 예시를 제공해야 합니다. 인공지능이 이해할 수 있도록 예시를 제공해야 한다는 것을 기억하세요. 

 

역할을 주는 프롬프트

이 첫 번째 문장은 모델에 역할을 부여하는 것입니다. 인공지능에게 역할을 부여하고 이 특정 대상 또는 특정 역할에 집중하도록 한 다음 역할에 대해 설명하거나 제목을 생성하고 추려내는 방법에 대한 세부 정보를 제공합니다.

우리는 인공지능에게 이 영상의 제목을 생각할때 사람들로 하여금 클릭하고 싶고 시청하고 싶도록 관심을 끄는 제목을 원한다고 말합니다. 비디오 제작자의 주요 목표는 사람들이 동영상을 클릭하여 영상을 보게 만드는 것이므로 우리는 인공지능에게 엄청 인기있고 핫한 유튜버처럼 생각하라고 말하고 있습니다.

제목은 짧고 간결하고 창의적이어야 한다는 세부사항을 지시합니다. 그리고 마지막에 동영상에 대해 궁금한 점이 있으면 확인을 받고 넘어가도록 필요하면 질문을 하라는 프롬프트를 꼭 남깁니다.  이것은 매우 중요합니다.

첫번째 프롬프트에 대한 결과로 답변을 생성하기 전에 제공하는 대신 몇 가지 질문을 할 것입니다. 어떤 유형의 비디오에 대해 이야기하고 있는지 주제에 대해 물어보고 있습니다. 이 세부 사항으로 주제와 대상에 대해 정보를 줍니다.  더 적절하고 효과적인 제목을 생성할 것이며 이제 응답이 어떻게 생성되고 있는지 확인할 수 있습니다.

우리는 프롬프트를 엔지니어링하고 있습니다. 결과를 얻기 전에 AI가주요 목표에 대해 더 많이 이해하도록 만들고 있습니다. 이 규칙을 프롬프트 엔지니어로서 잘 기억하도록 집중해야 합니다. 엔지니어는 본인이 기대하는 목표를 이해하고 있어야 하며 원하는 것을 알아야 하는 프롬프트 작성을 할 수 있습니다.

엔지니어의 요청에 대해 Prompt AI는 단계별로 질문을 하거나 진행을 합니다. 스탭 바이 스탭으로 진행을 하면 목표에 점차 가까이 다가갈 수 있고 질문을 통해 구체화 시킬 수 있습니다. 그렇게 인공지능은 우리에게 최고의 영상 제목을 제안할 것입니다. 특히, 인공지능에게 유튜브 제작 전문가인 것처럼 역할을 부여하는 것에 집중하세요.

마치면서~

오늘은 일요일이기도 하고 글을 너무 길게 쓰면 지루할 것 같아서 여기서 자르고 다음 강의노트로 넘어갑니다. 

오늘 기억해야 하는 것은 프롬프트에서 인공지능에게는 역할을 부여하고 자세한 설명으로 세부 정보를 제공하여 찾고 있는 것을 정확히 한 다음 불분명한 것이 있으면 질문하라고 말하는 연습을 하세요. 이것이 우리가 지금까지 배운 세 가지 원칙이며 이 기술을 배우기 위해 필요한 첫 번째 약속입니다.