프롬프트 엔지니어링 방법 4가지

간략하고 쉽게 정리한 프롬프트 엔지니어링 방법

프롬프트 엔지니어링은 이렇게!

1. 심플하고 명확하게

2. 예시와 함께

3. step-by-step으로 절차를 가지고

4. 구체적으로

프롬프트 엔지니어링을 할 때에는 AI의 추가적인 학습이 아닌 추론하는 과정이기 때문에 GPU가 적어도 됩니다.

과거에는 우리가 원하고자 하는 AI 모델을 만들기 위해 큰 GPU와 많은 데이터를 통해 파인튜닝을 했지만 지금의 LLM은 이미 세상에 있는 많은 데이터와 지식을 학습해 둔 상태이기 때문이지요.

이제는 AI모델로부터 원하는 응답을 얻기 위해 어떻게 프롬프트를 만들지 고민이 필요합니다.

그리고 좋은 프롬프트를 만들기 위해서는 아래 4가지 프롬트프 최적화 방법이 있습니다.

1. Zero shot prompt

- 예시 없는 프롬프트

- 기본 사전지식 없이 질문

예시)

Q. What is the main ingredient of bread?

A. Bread.

⚠️ 이때 main ingredient를 이해하지 못하고 있기 때문에 예시를 들어주어야 합니다.

2. Few shot prompt

- 몇 개의 예시를 보여주며 질문

예시)

Q. What is the main ingredient of rice cake?

A. Rice.

Q. What is the main indredient of meatballs?

A. Meat.

⚠️ Few shot prompt의 단점은 입력길이가 길어지면서 AI가 처리해야 하는 토큰 길이가 많기 때문에 더 많은 GPU를 필요로 하고 레이터시가 오래 걸린다는 것입니다.

3. COT(Chain-of-thought prompt)

- 생각을 연결해서 보여줌

- step-by-step으로 입력

- 입력 길이가 길어져서 시간과 비용이 많이 듦

4. Self-consistency technique

- 같은 프롬프트로 여러 결과를 만들고 좋은 결과를 선택

- 좋은 결과를 낼 확률이 높아지지만 마찬가지로 시간과 비용이 많이 듦

그 외에도

내부 데이터베이스를 이용해 학습시키는 방식(vector database 활용)도 있습니다.