프롬프트 패턴 예시 1
인공지능 길들이기
“왜 똑같은 AI에게 질문해도 사람마다 얻는 답의 수준이 달라지는 걸까요? 오늘 그 근본적인 원리와 어떻게 최상의 답을 얻어낼 수 있는지 그 비법을 공개합니다.”
게임플레이 패턴(Gameplay Pattern)
이 패턴은 LLM과의 상호작용을 게임처럼 만들어, 사용자의 특정 기술(예: 프롬프트 엔지니어링)을 재미있고 도전적인 방식으로 훈련하고 향상시키는 데 중점을 둡니다.
게임플레이 패턴의 개념:
정의: 대형 언어 모델(LLM)에게 게임 마스터 역할을 맡겨 규칙을 정하고 사용자와 함께 게임을 플레이하는 패턴입니다.
장점: LLM의 방대한 훈련 데이터를 활용하여 게임 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있어, 사용자는 규칙을 설정하는 데 집중하고 LLM은 게임 내용을 채워줍니다.
목적: 새로운 지식이나 기술을 학습하거나 숙달하는 과정을 재미있고 도전적으로 만듭니다.
핵심
이 스크립트의 핵심은 게임플레이 패턴을 통해 LLM을 개인화된 '학습 튜터'로 활용할 수 있다는 것
이는 단순한 질문과 답변을 넘어,
LLM의 강점인 방대한 데이터와 콘텐츠 생성 능력을 활용해
사용자의 특정 기술(이 경우, 프롬프트 엔지니어링)을 흥미롭고 체계적인 방식으로
훈련시키는 효과적인 방법을 제시
규칙을 설정함으로써 LLM의 능력을 극대화하여
실제적이고 현실적인 문제를 해결하는 연습을 할 수 있다는 점
템플릿 패턴(Template Pattern)
대형 언어 모델(LLM)의 출력을 사용자가 원하는 특정 형식에 맞춰 정확하게 제어하는 기술을 의미합니다.
템플릿 패턴의 개념:
정의: LLM에게 미리 정의된 템플릿(양식)을 제공하고, 그 템플릿에 맞춰 답변을 생성하도록 지시하는 패턴입니다.
작동 방식: 템플릿 내의 대문자 단어 등 특정 규칙으로 표시된 '자리표시자(placeholder)'를 LLM이 적절한 정보로 채워 넣도록 합니다. 또한, 마크다운(Markdown)과 같은 서식 규칙을 함께 지정하여 출력물의 형태를 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다.
장점: LLM이 자유롭게 형식을 결정하는 것을 방지하고, 항상 일관되고 예측 가능한 결과를 얻을 수 있습니다.
핵심
"템플릿 패턴은 LLM의 출력을 사용자의 의도와 목적에 맞게 정밀하게 제어하는 강력한 도구" 라는 것
단순한 정보 추출이나 요약을 넘어,
사용자가 원하는 형식, 길이, 내용에 대한 규칙과 제약 조건을 명확히 제시함
LLM을 고도로 효율적인 정보 처리 및 콘텐츠 생성 도구로 활용
메타 언어 생성 패턴(Meta-Language Creation Pattern)
사용자가 자신만의 간결한 언어 또는 속기 표기법을 만들어 사용하는 방법을 의미합니다.
메타 언어 생성 패턴의 개념:
정의: 사용자가 LLM에게 새로운 언어의 규칙과 의미를 먼저 가르친 후, 해당 언어를 사용하여 LLM과 소통하는 패턴입니다.
작동 방식: 먼저 '이것이 내가 만든 언어이며, 각 기호나 문장이 의미하는 바는 이렇습니다'라고 설명하는 예시를 제공합니다. 이후에는 간결한 메타 언어를 사용하여 복잡한 정보를 압축적으로 전달합니다.
장점: 전체 문장으로 설명하는 것에 비해 훨씬 간결하고 밀도 높은 정보 전달이 가능합니다. 이로 인해 시간과 노력을 절약하고, 정보 전달의 일관성을 높일 수 있습니다.
핵심
"메타 언어 생성 패턴을 통해 LLM을 자신만의 '전문 비서'로 훈련시킬 수 있다”
이는 복잡하고 반복적인 작업을 단순하고 일관된 언어로 자동화함
정보 전달의 효율성을 높이고
LLM의 추론 능력을 극대화하는 강력한 방법
레시피 패턴(Recipe Pattern)
대형 언어 모델(LLM)이 불완전한 정보나 프로세스의 빈 부분을 채워 완전한 해결책을 제시하도록 유도하는 방법을 의미합니다.
레시피 패턴의 정의
이 패턴은 사용자가 알고 있는 일부 재료, 단계 또는 목표를 LLM에 제공하고,
LLM이 그 사이의 부족한 부분을 채워
전체적인 솔루션 또는 '레시피'를 완성하도록 하는 방식
사용자에게 익숙한 언어(자연어)나 이전에 정의한 메타 언어를 사용하여
시작점, 중간 경유지(줄임표로 표시), 그리고 최종 목적지와 같은 정보를 제공
LLM은 이러한 불완전한 정보를 바탕으로 논리적인 추론을 통해 빈칸을 채워줌
핵심
'레시피 패턴'은 LLM을 '프로세스 완성기'로 활용하는 효과적인 방법이라는 것
사용자는 전체 해결책을 몰라도 일부 정보만 제공함으로써,
LLM의 지능을 이용해 빈 부분을 채우고 완전한 결과물을 얻을 수 있음
이는 복잡한 문제 해결이나 창의적인 아이디어를 얻는 데 매우 유용한 도구가 될 수 있음
대체 접근법 패턴(Alternative Approaches Pattern)
특정 문제에 대한 다양한 해결책을 브레인스토밍하고 비교하는 방법을 의미합니다.
대체 접근법 패턴의 정의
LLM에게 문제를 제시하고,
그 문제에 대한 여러 가지 다른 해결책(대체 접근법)을 제안하도록 요청하는 패턴
작동 방식: 단순히 대안을 나열하는 것을 넘어,
각 접근법의 장점과 단점을 비교하고 대조하여
사용자가 자신의 상황에 가장 적합한 해결책을 선택하도록 도움
핵심
'대체 접근법 패턴'이 LLM의 방대한 지식을 활용하여 문제를 해결하는 다양한 방법을 브레인스토밍하고 평가하는 강력한 도구
이 패턴을 사용하면 사용자는 단순히 하나의 답변을 얻는 것을 넘어,
여러 관점에서 문제를 바라보고
가장 최적화된 해결책을 찾을 수 있음
이는 특히 창의성과 문제 해결 능력이 중요한 분야에서 매우 유용함
→ Digitalian: 적당한 표현인지는 모르겠지만, 생각나는데로 주장한다면, ‘유도질문, 유도심리’ 즉, 인간세상에 인간끼리 대화하는 속에서도 감정과 느낌이 수백번씩 변화하는 실시간 감정포인트를 잡아가며 나에게 유리한 답을 얻기 위한 심리적 대화를 우리는 하고 있습니다. 유도질문에 걸려들지 않고 자기의 색깔을 주장하면서 그런 질문을 한 상대조차 일부 동화되고 생각을 실시간으로 바꾸면서 가시적으로 유도질문 → 청취가 되고 → 동의가 되고 → 인정이 되지만 → 그래도 나의 색을 유지하고픈 자아 자존심을 지키며 → 나에게 득이 되려고 시작한 작업이 → 나에게 실이 안되게끔 바뀌면서 → 상대의 실도 되지 않도록 → 생각을 바꾸어 → 일단 합의에 들어가는 것. 이것이 인간이 할 수 있는 고난의도의 협상이라고 생각합니다. 과연 인공지능과도 이렇게 할 수 있을까요? 경험상 저는 ‘할 수 있다’ 라고 경험적 생각을 해 봅니다. 감정은 판단의 강력한 기준이지만, 본능적 위험 감수하는 것보다 강하지 않음을 알기때문입니다.
※ 본 요약은 Coursera의 Vanderbilt University ‘프롬프트 엔지니어링 특화 과정’ 학습 내용을 바탕으로 작성된 개인 학습 기록입니다. 공정 이용(fair use) 범위 내에서 작성되었으며, 강의 원문 및 자료의 직접 복제·캡처는 저작권에 의해 금지됩니다.- by Coursera Plus - "Learning Notes and Summaries by Digitalian”
