챗gpt를 잘 다루는 프롬프팅 노하우
이용호가 말하는 ‘생활 속의 인공지능’
'프롬프트 엔지니어링' DALL-E 3 로 이용호 그림챗gpt를 사용하면서 대부분의 사람들이 고민하는 것은 사용자가 의도하는 바를 정확히 이해하고 결과를 내어주는 챗gpt를 경험하고 싶어 한다는 것이다. 하지만 상대적으로 명확한 답이 있는 과학 분야와 코딩에 관련된 부분을 제외하고는 사용자가 원하는 수준에 100% 만족하는 답을 구하는 게 쉽지 않다는 것은 챗gpt를 경험한 사람들 대부분이 느끼는 감정일 것이다, 챗gpt는 단순한 질문에도 매우 대답을 잘한다, 그렇지만 그게 모두 정답이라고 할 수는 없다. 할루시네이션 즉 뻔뻔한 거짓말을 너무나도 당당하게 뱉어낸다.
끊임없이 진화하는 인공 지능 환경에서 AI 전문가들은 언어 모델의 기능을 향상시키는 데 상당한 진전을 이루었다. 위에서 언급한 할루시네이션을 피하고 제대로 된 답을 구하는 강력한 무기를 "프롬프트 엔지니어링 Prompt Engineering" 기술이라고 한다. 이 혁신적인 접근 방식을 통해 사용자는 챗gpt와 같은 AI 모델을 미세 조정하여 보다 정확하고 적절한 응답을 생성할 수 있다. 오늘 우리는 프롬프트 엔지니어링의 세계에 대해 자세히 알아보고 이 기술을 효과적으로 활용하여 탁월한 결과를 생성하는 방법을 고민해 보고자 한다.
프롬프트 엔지니어링은 언어 모델을 원하는 출력으로 안내하는 프롬프트 또는 지침을 전략적으로 구성하는 방법을 말한다. 잘 만들어진 프롬프트를 제공함으로써 사용자는 모델의 동작에 영향을 미치고 생성된 응답의 품질을 향상시킬 수 있다. 이 기술에는 올바른 문구 선택, 쿼리 구조화, 특정 정보 또는 응답을 유도하기 위한 특수 토큰 또는 지침 활용이 포함된다.
이를 위한 효과적이고 신속한 엔지니어링을 위한 핵심 전략은 다음과 같다
첫째, 명확하고 간결한 지침을 작성하는 것이 중요하다. 원하는 응답 형식이나 유형을 지정하여 모델에서 기대하는 바를 명확하게 전달한다. 예를 들어, 특정 역사적 사건과 관련된 주제의 경우 프롬프트를 다음과 같이 맞춤 설정할 수 있다. "[사건]의 원인과 당시 사회에 끼친 영향에 대해 자세히 설명하라. 관련된 역사적 증거로 답의 토대를 마련하라." 이와 같은 프롬프트는 모델이 해당 사건에 대한 상세한 결과를 제공하도록 유도하며, 역사적 맥락과 관련된 증거를 통해 결과를 뒷받침한다. 이를 통해 생성된 내용의 전반적인 품질을 향상시킨다.
둘째, 관련 내용을 프롬프트에 통합하면 모델이 보다 정확하고 상황을 인식하는 답변을 생성시켜준다. 또한 모델이 특정 어조를 사용하는 것과 같은 특정 지침을 준수하도록 제약 조건을 사용할 수 있다. 예를 들어, 정치에 관한 질문에 대한 답변을 생성하는 경우에는 다음과 같은 지시할 수 있다. "다음 문장을 완성하라. '최근 토론에서 [A] 문제에 대한 X 정당의 입장은 Y 정당과 대조적이었지만, 이러한 차이점에 대한 이해가 중요하다. 이 문제에 대한 의견과 함께 X 정당의 관련 정책을 간단히 설명하라.' 이 프롬프트를 통해 모델은 문맥을 이해하고 관련된 정보를 활용하여 더 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성할 수 있다. 또한, 특정한 음성 톤을 사용하도록 프롬프트에 "정책 설명은 공손하고 중립적인 톤으로 제공하라."와 같은 지침을 추가할 수 있다. 이렇게 하면 모델이 원하는 톤으로 응답을 생성하도록 유도할 수 있다.
셋째, 복잡한 프롬프트로 모델을 즉시 제시하는 대신 간단한 질문으로 시작하여 점차 더 많은 컨텍스트 또는 복잡성을 추가할 수 있다. 이 점진적 접근 방식은 모델이 작업의 의도를 더 잘 이해하고 더 정확한 결과를 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 주식 시장에 관한 정보를 모델에게 요청하는 경우, 다음과 같은 프롬프트 엔지니어링을 사용할 수 있다:
"현재 주식시장의 상황에 대해 알려 달라. 주요 지수의 최신 정보와 가장 큰 변동 요인을 간단히 설명하라." "최근 몇 주 동안 어떤 경향을 보였나? 주가 변동의 원인과 결과를 설명하라." "이번 분기에 어떤 분야가 성장했나? 그 이유와 영향을 설명하라."
이러한 점진적인 프롬프트는 모델이 초기 단계에서 간단한 질문에 대답하는 데 집중하고, 그 후에 추가적인 문맥과 복잡성을 점진적으로 제공하도록 유도한다.
넷째, 고품질 예시 응답을 보여줌으로써 모델은 이러한 예시에서 학습하고 자체 출력을 개선할 수 있다. 모델이 모범적인 답변을 생성하도록 요청하기 전에 몇 가지 잘 만들어진 답변을 제공하라. 예를 들어, 온라인 고객 서비스 챗봇을 개발하는 경우, 다음과 같은 프롬프트 엔지니어링을 사용할 수 있다.
"다음은 온라인 고객 서비스 챗봇이 받은 질문과 훌륭한 응답의 예시이다. 이 예시를 통해 모델이 어떻게 상황에 맞게 응답해야 하는지 배울 수 있다. 그런 다음 모델이 스스로 답변을 생성할 수 있도록 하라."
질문: "주문한 상품을 취소하고 싶습니다. 어떻게 해야 하나요?"
응답: "안녕하세요! 상품 취소를 도와드리겠습니다. 주문 번호와 취소 사유를 알려주시면 처리해드릴 수 있습니다."
이렇게 고품질의 예시를 제공하면 모델이 상황에 맞게 적절한 응답을 생성하도록 학습하게 되며, 이후에는 모델이 스스로 답변을 생성할 때 더 나은 품질의 결과를 얻을 수 있다.
다섯째, 실험과 개선은 가장 효과적인 프롬프트를 찾는 데 중요하다. 모델의 출력을 기반으로 지침을 반복하고 미세 조정하여 응답의 품질과 관련성을 점진적으로 개선한다. 예를 들어, 영화 추천 서비스와 같은 AI 시스템에 대한 프롬프트 프로세스는 다음과 같이 설명할 수 있다. 사용자가 로맨틱 코미디 추천을 요청한다고 가정해보자. AI는 보다 구체적인 결과를 위해 프롬프트를 단계적으로 최적화할 필요가 있다. 예를 들어 "로맨틱 코미디 장르의 최근 인기 영화 몇 편을 추천하라. 추천하는 영화의 특징과 이유를 자세히 설명하라." 그러면 AI의 응답은 각 권장 사항에 대한 추론에 대한 명확한 그림을 제공하여 추가 개선을 위한 귀중한 정보를 제공할 것이다. 마찬가지로 사용자가 액션 및 스릴러 장르에 대한 추천을 원하는 경우 그에 따라 프롬프트를 조정하여 AI에 특정 권장 사항 및 이유를 제공하도록 좀 더 세밀하게 요청할 수 있다. 이러면 점차 AI의 권장 사항을 개선하기 위해 출력을 재평가하고 쉽게 프롬프트를 반복적으로 다듬을 수 있게 된다.
프롬프트 엔지니어링은 강력한 도구가 될 수 있지만 항상 윤리적 사항과 잠재적인 편견을 염두에 두는 것도 중요하다. 편향된 프롬프트 또는 지침은 AI 모델의 편향된 결과로 이어질 수 있다. 따라서 프롬프트가 공정하고 편견이 없게 입력하는 것이 중요하다. 또한 생성된 콘텐츠를 반복적으로 모니터링하고 평가하는 것은 의도치 않은 편견이나 잘못된 정보를 식별하고 해결하는 데 필수적이다.
프롬프트 엔지니어링은 사용자가 AI 모델의 결과물을 형성할 수 있도록 지원하는 혁신적인 기술로 부상했다. 신중한 구성과 프롬프트의 미세 조정을 통해 사용자는 언어 모델의 잠재력을 최대한 활용하고 보다 정확하고 적절한 응답을 도출할 수 있다.
AI 분야가 점점 발전함에 따라 프롬프트 엔지니어링은 사용자가 특정 요구 사항을 효과적으로 충족하도록 AI 시스템을 맞춤화할 수 있는 필수 작업이 될 것이다. 이 기술을 책임감 있게 이용함으로써 우리는 AI의 힘을 활용하여 다양한 영역에서 긍정적인 변화와 혁신을 이끌어 갈 수 있다.
| 작가 프로필
호몽 이용호는 스마트 공장에서 주로 사용되는 ‘머신비전’ 전문회사인 ‘호연지재’를 경영하고 있으면서 다양한 분야에 관심이 많아 메타버스와 유튜브 인플루언서로 활동하고 있다. 특히 ‘머신비전’에서 인공지능 딥러닝에 의한 영상처리기술을 자주 적용하다보니 AI 분야에 대해서도 해박한 지식을 가지고 있다. 또한 SKT 메타버스 플랫폼인 이프랜드(ifland)에서 매주 월요일 오후 9시에 정기적으로 ‘힐링토크쇼 호몽캠프’를 진행하고 있으며 86회 이상 진행된 토크쇼에는 작가, 강사, 가수, 연주가, 아타스트, 사업가 등 여러 분야의 전문가들이 초대되었다.
주요 강의 분야는 “챗gpt 시대 생활 속의 인공지능 발견하기”, “시니어와 MZ세대 간의 원활한 커뮤니케이션”, “시니어 세대 인플루언서 활동으로 인생 이모작”, “워라밸 시대 워크닉으로 행복한 인생 만들기” 등이 있으며, 저서로는 『나는 시니어 인플루언서다』가 있다.
