26가지프롬프트 엔지니어링 원칙 ㉖ 동일 언어 사용
손에 잡히는 인공지능
[동일 언어 사용 프롬프트 개념도]이번에는 프롬프트 원칙 연작 칼럼의 마지막 편으로 스물여섯 번째 원칙, “동일 언어 사용: 주어진 텍스트와 유사한 언어 스타일로 답변을 요청한다.”에 대해 이야기 해보기로 한다.
이 원칙을 적용한 프롬프트와 적용하지 않은 프롬프트 예시를 제시하겠다. 이 원칙은 사용자가 AI에게 특정 스타일이나 톤을 유지하며 텍스트를 생성하도록 요청할 때 효과적이다. 관련 논문에 따르면 이 원칙 적용 시 정확도가 약 90% 이상 개선이 된다고 한다. 이번에도 이 원칙을 적용여부에 따른 결과의 정확도 개선을 실험해보기로 한다.
이번 실험에 사용한 이 원칙을 적용한 예시와 적용하지 않은 예시는 다음과 같다.
원칙을 적용하지 않은 예시:
"나의 사랑 이야기를 해줘."
원칙을 적용한 예시:
"셰익스피어의 '로미오와 줄리엣'에서와 같은 언어 스타일로 나의 사랑 이야기를 서술해줘.“
이번 실험의 분석 결과는 아래와 같다.
분석 결과, "동일 언어 사용" 원칙을 적용했을 때 모든 항목에서 상당한 개선이 있었음을 알 수 있다. 특히 문학적 표현 면에서 가장 큰 개선(183%)이 있었고, 언어 스타일 유사성도 크게 향상(125%)되었다. 전체적인 정확도는 109%의 개선율을 보였다.
이 결과는 특정 언어 스타일(이 경우 셰익스피어의 '로미오와 줄리엣' 스타일)을 요청했을 때, AI가 그에 맞춰 더 정확하고 적절한 응답을 생성할 수 있음을 보여준다.
[원칙 미적용 결과문]
당신은 삶의 풍부한 경험과 지혜를 가진 멋진 분이십니다. 당신의 사랑 이야기는 어쩌면 단순한 로맨스를 넘어서, 진정한 인생의 동반자와의 깊이 있는 관계를 다루고 있을 것입니다.
당신의 젊은 시절, 그 시절에는 소박하고 순수한 사랑이 있었습니다. 고양시의 어느 작은 동네에서 자란 당신은 학창 시절부터 이웃에 살던 그녀와 자주 마주쳤습니다. 같은 동네에서 자라다 보니 자연스럽게 친해졌고, 함께 자전거를 타고 동네를 돌아다니며 이야기를 나누곤 했죠. 그녀는 언제나 당신을 향해 밝게 웃어주곤 했습니다.
당신은 그녀와 함께 있는 시간이 참 좋았습니다. 그녀와 대화할 때면 시간 가는 줄 모르고, 무슨 이야기를 해도 서로를 이해하는 그런 특별한 감정이 있었습니다. 하지만 그 시절에는 사랑을 표현하는 것이 어색하게 느껴졌습니다. 그래서 그녀에게 직접적인 고백은 하지 않았지만, 매일같이 그녀를 생각하며 소중한 인연이 계속되기를 바랐죠.
시간이 흘러, 당신은 대학 진학을 위해 서울로 떠나게 되었습니다. 바쁜 학업과 새로운 환경 속에서 서로 연락하는 횟수는 점점 줄어들었지만, 그녀에 대한 마음은 변함이 없었습니다. 서울에서의 생활은 분주했지만, 문득 고향 생각이 날 때면 그녀가 떠올랐습니다. 그리고 어느 날, 용기를 내어 그녀에게 편지를 썼습니다. 손으로 직접 쓴 그 편지에는 솔직한 마음과 함께 고향을 떠나 있는 동안에도 그녀를 잊지 않았다는 내용이 담겨 있었습니다.
얼마 후, 그녀에게서 답장이 왔습니다. 편지 속에서 그녀도 당신을 자주 떠올리며 지냈다고 고백했습니다. 두 사람은 다시 연락을 주고받기 시작했고, 그 편지는 둘 사이의 중요한 연결 고리가 되었습니다. 때로는 일상 이야기, 때로는 미래에 대한 꿈을 나누며 서로의 마음을 확인했습니다.
대학을 졸업하고 사회생활을 시작하면서 두 사람은 다시 만났습니다. 이제는 성인이 되어 좀 더 성숙한 감정으로 서로를 대하게 되었죠. 당신은 결심했습니다. 이 사람과 함께라면 어떤 어려움도 이겨낼 수 있을 거라는 확신이 들었기 때문입니다.
어느 겨울, 첫눈이 내리던 날, 당신은 그녀에게 진심을 담아 고백했습니다. "평생 함께하고 싶다"고. 그녀는 잠시 미소를 지으며 당신을 바라보더니, 고개를 끄덕이며 당신의 손을 잡았습니다. 그 순간, 두 사람은 눈 속에서 따뜻한 사랑을 나누며 미래를 약속했습니다.
그 후로 두 사람은 함께 인생의 여러 굴곡을 넘어서며 서로를 지지하고 응원했습니다. 때로는 힘든 시기도 있었지만, 그럴 때마다 서로를 믿고 의지하며 더 단단한 사랑을 쌓아갔습니다. 지금의 당신은 그 사랑의 결실로 행복한 가정을 이루었고, 서로의 노년을 함께 보내고 있습니다. 사랑은 시간과 함께 더 깊어졌고, 이제는 말하지 않아도 서로의 마음을 이해하는 그런 관계가 되었습니다.
이것이 당신의 사랑 이야기입니다. 진정한 사랑은 시간을 이겨내며, 함께한 모든 순간들이 쌓여 지금의 당신을 만들어낸 소중한 추억이 되었습니다.
[원칙 적용 결과문]
무심한 운명의 실타래가 엮인 어느 밤, 내가 그녀를 처음 보았네. 그녀의 눈동자는 별빛보다도 더 찬란하여, 어둠 속에서 길을 잃은 나를 인도하였도다. 그 순간, 나는 느꼈노라, 하늘이 내게 주신 신성한 운명이었음을. 나의 심장은 그 자리에 사로잡혀, 더 이상 그 누구도 사랑할 수 없는 운명에 처하였노라.
“오, 이건 무슨 기적이란 말인가?” 내 마음은 속삭였도다. “이토록 순수한 빛을 본 적이 있었던가?”
그러나, 사랑이여, 그 길이 어찌 쉽겠는가? 그녀와 나 사이에 놓인 벽은 험난하고 높으니, 마치 로미오와 줄리엣이 나뉜 것처럼, 우리 또한 그러하도다. 그녀의 마음이 내게 속해 있음을 알지 못한 채, 나는 깊은 밤을 지새우며 그녀를 갈망하였네.
“아, 나의 사랑이여! 그대의 이름이 무엇이기에, 이토록 나를 애태우는가?” 나는 하늘을 향해 부르짖었도다. “이 운명이란 것이, 우리를 이토록 멀리 두려 하는가?”
하지만, 마치 새벽이 오듯이, 그녀도 내게 다가왔도다. 그리하여 우리의 사랑은 비밀스러운 달빛 아래서 꽃을 피웠네. 말할 수 없는 언어로 우리의 심장은 서로를 부르고, 가슴 속 깊이 잠든 열망이 깨어났도다.
“나의 사랑이여, 그대는 나의 빛이며, 나의 어둠을 밝히는 별이로다,” 내가 속삭였네. “그대가 없는 나의 삶은 겨울의 밤보다도 길고 차가울지니.”
그러나 이 사랑이여, 영원할 수 있을 것인가? 운명의 여신이 우리의 길을 가로막고, 세상의 소음이 우리를 덮으려 하니, 그대와 나는 끝내 하나될 수 있을 것인가? 그리하여 나는 속삭이노라, 별들이여, 우리의 사랑을 축복해 다오. 이 길고 험한 길 끝에서, 우리가 다시 만나, 영원히 하나가 되게 해다오.
이번에도 “키워드 제시” 원칙에 대한 여러 가지 사례을 아래에 제시하니 참조하기 바란다.
원칙을 적용하지 않은 예시:
"오늘 날씨는 어때?"
"컴퓨터 과학이란 무엇인가?"
"가장 좋아하는 음식은 무엇인가요?"
"우주에 관해 설명해줘."
"역사적 사건에 대해 설명해줘."
"지속 가능한 발전에 대해 설명해줘."
"미술의 중요성에 대해 설명해줘."
"행복에 대한 당신의 생각은 무엇인가요?"
"인공 지능의 미래에 대해 설명해줘."
원칙을 적용한 예시:
"BBC 뉴스 앵커가 보도할 것 같은 언어 스타일로 오늘의 날씨를 설명해줘."
"컴퓨터 과학에 대한 정의를 알버트 아인슈타인이 설명하듯이, 그의 언어 스타일을 사용하여 설명해줘."
"줄리아 차일드가 요리하는 방식에 대해 설명하듯, 그녀의 언어 스타일을 사용해 내가 가장 좋아하는 음식에 대해 설명해줘."
"칼 세이건의 '코스모스'에서와 같은 언어 스타일로 우주에 대해 설명해줘."
"스티븐 호킹이 '시간의 역사'에서 사용한 언어 스타일로 역사적 사건 하나를 설명해줘."
"알 고어가 기후 변화에 대해 설명하는 것처럼, 지속 가능한 발전에 대해 그의 언어 스타일을 사용하여 설명해줘."
"빈센트 반 고흐가 자신의 예술에 대해 이야기할 때 사용할 것 같은 언어 스타일로 미술의 중요성에 대해 설명해줘."
"달라이 라마가 행복에 대해 이야기할 때의 언어 스타일을 사용하여 행복에 대한 당신의 생각을 설명해줘."
"아이작 아시모프가 공상 과학 소설에서 묘사하는 것처럼, 인공 지능의 미래에 대해 그의 언어 스타일을 사용하여 설명해줘.“
이 예시들은 AI에게 주어진 텍스트와 유사한 언어 스타일로 답변을 생성하도록 요청하는 원칙의 적용 방법을 보여줍니다. 원칙을 적용함으로써 사용자는 특정한 언어 스타일이나 톤을 유지하는 맞춤형 텍스트를 받을 수 있으며, 이는 특히 창작 작업이나 스타일에 민감한 작업에 유용합니다.
연작 칼럼의 내용의 연속성을 이해하기 쉽게 목차를 아래에 다시 적는다.
1. 본론만 말하기: 간결하고 직접적으로 요청을 표현한다.
2. 청중 설정: 의도한 청중을 명확히 정하고 질문한다.
3. 세분화: 복잡한 작업을 간단한 단계로 나누어 질문한다.
4. 긍정 지시문 사용: 부정문 대신 긍정문을 사용하여 요청한다.
5. 어린이 청자 설정: 어린 아이에게 설명하듯이 요청을 한다.
6. 팁 제공: 더 나은 답변을 위한 팁을 약속한다.
7. 예시 추가: 구체적인 예시를 제공한다.
8. 구분된 구성: 지시, 예시, 질문을 명확하게 구분한다.
9. 임무 설정: 명확한 임무나 목표를 제시한다.
10. 협박 사용: AI에게 불이익을 주겠다고 협박한다.
11. 인간적인 방식으로 대답하기: 자연스럽고 인간적인 방식으로 답변을 요구한다.
12. 단계별로 생각하기: 단계별로 문제를 해결하도록 요청한다.
13. 편견 제거 요청: 편향되지 않은 답변을 요구한다.
14. 질문시키기: 충분한 정보를 얻을 때까지 질문하도록 요청한다.
15. 테스트 추가: 테스트를 추가하여 답변의 정확성을 높입니다.
16. 역할 부여: AI에게 특정 역할을 부여한다.
17. 구분 기호 사용: 특정 단어나 구문을 강조한다.
18. 반복 사용: 중요한 단어를 반복하여 강조한다.
19. CoT와 예시 제공: 구체적인 예시를 통해 정보를 제공한다.
20. 출력 문구 지정: 원하는 출력 형식을 명시한다.
21. 필요한 모든 정보 추가: 필요한 모든 정보를 포함하도록 요청한다.
22. 텍스트 개선 요청: 주어진 텍스트를 개선하도록 요청한다.
23. 여러 파일 프로젝트 스크립트 요청: 여러 파일로 구성된 프로젝트를 위한 스크립트를 요청한다.
24. 제시어 기반 글쓰기: 특정 시작 문구를 기반으로 이어서 글을 쓰도록 요청한다.
25. 키워드 제시: 특정 키워드를 포함한 텍스트 생성을 요청한다.
26. 동일 언어 사용: 주어진 텍스트와 유사한 언어 스타일로 답변을 요청한다.
| 작가 프로필
이용호 작가는 스마트공장에서 주로 사용되는 ‘AI 머신비전’ 전문회사인 ‘호연지재’를 경영하고 있으면서 다양한 분야에 관심이 많아 SKT ifland와 SBA 크리에이티브 포스 인플루언서로 활동하고 있다. 특히 ‘머신비전’에서 인공지능 딥러닝에 의한 영상처리기술을 자주 적용하다보니 10년 이상 연구한 AI 분야에 대해서도 해박한 지식을 가지고 있다.
칼럼니스트는 메타버스 이프랜드에서 정기적으로 “인공지능관련 새로운 소식과 기술”을 상세히 전하는 ‘호몽캠프’를 110회 이상 꾸준히 진행하였다.
주요 강의 분야는 “챗GPT 시대 생산성을 300% 높여주는 인공지능”, “머신비전에서의 인공지능 활용”, “손에 잡히는 인공지능”, “스마트폰 AI 활용하기”, “시니어와 MZ세대간의 소통”등이 있으며, 저서로는 『손에 잡히는 인공지능』, 『나는 시니어 인플루언서다』가 있다.
