안녕하세요. AI시대에 접어들면서 챗작성방법 GPT를 활용하는 사례가 전 영역에서 활발하기 일어나고 있습니다. 하지만, 챗GPT에 물어보거나 지시할 내용에 따라 우리가 원하는 답변을 받기도 하고 받지 못하기도 합니다. 정확한 답변을 받기 위해서는 챗GPT에게 정확한 질문을 해야 합니다. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 정확한 답변을 도출하기 위한 도구입니다. 프롬프트는 챗GPT와 같은 인공지능 모델이 특정 작업을 수행하는 데 중요한 역할을 하는 것입니다. 프롬프트는 모델에게 어떤 종류의 정보를 생성하거나 이해해야 하는지를 알려주는 데 사용됩니다. 이는 모델이 생성하는 출력의 품질과 일관성에 직접적인 영향을 미치게 됩니다. 오늘은 어떻게 질문을 해야 원하는 답변을 받을 수 있는지 쳇GPT 프롬프트 종결판: 내가 원하는 답변을 받자! 프롬프트 작성 방법에 대해 알아보겠습니다.
프롬프트 엔지니어링
프롬프트가 없는 경우, 챗GPT는 작업의 목적이나 원하는 결과를 알 수 없기 때문에 제대로 된 결과를 얻을 수 없습니다. 즉, 모델은 사용자의 의도나 요청을 이해하지 못하고, 그에 따라 적절한 응답을 생성하지 못하게 됩니다. 예를 들어, 챗GPT 에게 "여행에 관한 정보를 제공해 줘"라는 프롬프트를 제공하면, 챗GPT는 여행과 관련된 정보를 생성하는 데 집중할 것입니다. 반면에 "음식을 추천해 줘"라는 프롬프트를 제공하면, 모델은 음식과 관련된 정보를 생성하게 될 것입니다. 따라서 프롬프트는 챗GPT가 원하는 작업을 올바르게 이해하고 적절한 결과를 생성할 수 있도록 도와줌으로써 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하게 됩니다.
프로프트 엔지니어링이라는 건 한마디로 표현하면 인공지능을 잘 다루는, 좋은 답변을 이끌어낼 수 있는 질문의 기술입니다. 특히 사람들이 만들어낸 텍스트로 학습한 이 챗GPT라는 언어 모델 기반 인공지능은 더더욱 그렇습니다. 그렇다 보니 더 좋은 답변을 얻기 위해 더 좋은 질문은 뭐지?라는 질문에서 시작하여 연구 결과를 통해 모은 기술들을 프롬프트 엔지니어링이라고 합니다.
좋은 질문이 좋은 답변을 만든다
챗GPT라는 AI는 엄청나게 많은 정보들과 데이터를 가지고 있고, 많은 질문들에 대한 답변을 할 수 있지만 결국은 우리가 시키는 대로만 답변을 합니다. 그래서 우리가 일을 제대로 시키지 않거나 좋은 질문을 하지 않으면 좋은 답변을 얻기는 어렵습니다. 사용자의 질문 퀄리티에 따라서 제시한 주제에 대한 챗GPT의 답변 결과를 비교한 결과 61%에서 87%까지 26% 향상되었다고 합니다. 즉, 사용자의 질문 퀄리티에 따라서 답변의 퀄리티도 엄청나게 바뀔 수 있다는 것입니다. 효과적인 프롬프트 엔지니어링 기술 6가지에 대해 알아보겠습니다.
1. Zero Shot
"샷"(shot)은 "예제"와 같은 뜻입니다. 제로 샷은 챗GPT에게 예제를 제공하지 않는 것을 말합니다. 제로 샷 프롬프팅은 가장 기본적인 프롬프팅입니다. 제로 샷은 모델이 어떤 작업을 수행하기 위해 아무런 예시나 학습을 하지 않은 상태에서 작업을 수행하는 것을 말합니다. 즉, 새로운 도메인이나 작업에 대해 어떠한 사전 학습도 없이 바로 결과를 내는 것입니다. 이것은 모델이 문맥과 지식을 추론하고 활용하는 능력에 의존합니다.
제로 샷의 예시: "코알라"라는 단어를 모델에게 입력하면 "코알라"라는 카테고리를 자연어 입력으로 받아 코알라에 대해 기술합니다.
2. Few Shot
퓨 샷은 몇 개의 예시만을 이용하여 작업을 수행하는 것을 의미합니다. 즉, 적은 양의 데이터로도 챗GPT가 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이는 모델이 처음부터 모든 데이터를 학습할 필요 없이 일부 데이터로부터 일반적인 규칙이나 특징을 학습하여 작업을 수행하는 것입니다. 이러한 제로 샷과 퓨 샷은 데이터 부족이나 새로운 작업에 대한 기존 지식의 부재로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위한 기술적 접근 방법입니다.
퓨 샷의 예시: "간단한 감정 분석" 작업을 퓨 샷으로 수행하는 경우를 생각해 봅시다. 챗GPT 에게 "나는 오늘 정말 우울해"라고 입력했을 때, 챗GPT는 적은 양의 학습 데이터로부터 "슬픔"이라는 감정을 추론합니다.
3. Chain of Thougt(추론 예시)
챗GPT는 사람들이 만든 텍스트로 만들어진 언어 기반 인공지능 모델이므로 정확한 답을 구사하기보다는 학습한 내용 그대로 답변을 내놓습니다. 챗GPT가 AGI라는 완벽한 인공지능이 아니기 때문에 추론은 불가능한 상태입니다. 하지만 여기에서 이야기하는 것은 추론 능력이 없는 챗GPT에게 강제로 추론을 시키는 겁니다. 즉, 추론을 하게 유도하여 답변의 오류를 줄이는 것입니다. Chain of Thougts의 예제를 살펴보도록 하겠습니다.
' 인생의 의미는 무엇인가요?'에 대해서도 물어보았습니다.
'음식'과 '인생'에 대해 추론하는 것을 볼 수 있습니다.
4. Zero Shot Cot(Chain of Thougts)
Zero Shot에 Cot(Chain of Thougts)를 추가한 개념으로 '차근차근 생각해 보자(Let's think step by step)'는 문장을 추가한 겁니다. 쉽게 말해 대충 답변을 주지 말고 '생각하고 고심해서 답변을 내라'라고 명령을 하는 것입니다. 예를 들어보겠습니다. Chain of Thougts에서 '오늘 점심은 무엇을 먹어야 할까?'에 대한 대답도 추론에 의한 답이어서 나쁘지는 않은 답변이었습니다. 여기에 'Let's think step by step' 문장을 추가하여 답변을 받아보겠습니다.
'Let's think step by step' 문장을 추가하니 조금 더 진지하고 설득력 있는 답변을 내놓았습니다. 무엇을 먹고 싶은지 결정을 하고, 어떤 걸 먹을지, 어디에서 얼마의 예산으로, 시간을 고려하고, 어떻게 어느 정도 먹어야 하는지에 대해 한층 발전된 답변을 내놓았습니다. 딱 한 문장만 추가했을 뿐인데 이렇게 답변이 변하였습니다.
5. Role Playing
역할 부여, 즉 페르소나를 부여하는 것입니다. 근데 좀 더 세부적으로 들어가면 챗GPT에게 주는 역할과, 나의 역할 두 가지를 줍니다. 챗GPT에게 '너는 OOO 전문가야'. 그리고 나에 대해서는 '나는 OOOO야.'라는 역할을 부여합니다. Zero Shot Cot 예제에서 '오늘 점심은 무엇을 먹어야 할까? 'Let's think step by step'이라는 질문에 이번엔 너와 내가 누군지 나에 대한 배경, 즉 페르소나를 입력한 결과의 예제를 보겠습니다.
Zero Shot Cot 예제의 답변에 비해 확실히 전문가로서 음식을 추천하고 다양한 음식재료에 대해서도 답변을 해주어 우리가 요구하는 답변에 한층 더 가까워졌습니다.
6. 사람(개성) 부여하기
첫 번째, 챗GPT에게 사람과 같이 이름을 부여합니다. '너의 이름은 OOO야'. 또는 '너는 OOO야'.
두 번째, 반복적으로 말해서 중요한 걸 강조합니다. '너는 최고의 전문 가니까 최고의 답변을 낼 수 있어', '반드시 가장 좋은 답을 내줘야 돼', 그리고 중요한 정보를 꼭 알려줍니다. 질문을 할 때 중요한 부분들을 미리 잘 말해줘야 오답낼 확률을 줄여줍니다.
세 번째, '넌 잘할 거야', '넌 잘할 수 있어'와 같이 챗GPT에게 칭찬을 해주는 겁니다. 칭찬을 해주면 더 좋은 답변이 나온다는 연구 결과도 있습니다.
Role Playing에서는 볼 수 없었던 좀 더 상세한 답변을 얻을 수 있습니다. 본인의 이름을 먼저 말하고, 비싸지 않은 음식을 추천해 줍니다. 음식의 재료와 맛까지 표현해 줍니다.
정리를 하면,
우리가 원하는 더 전문적이고 더 읽기 쉽고 자세한 대답을 원한다면, 그런 대답이 나오도록 질문을 잘 설계하고 잘 유도를 해야 됩니다. 그만큼 중요하기 때문에 이 프롬프트 엔지니어링이라는 연구는 아직도 현재 진행 중이며 더 많은 기술들이 연구되고 나올 거라고 생각하고 있습니다.
이상으로 쳇GPT 프롬프트 종결판: 내가 원하는 답변을 받자! 프롬프트 작성 방법에 대한 포스팅을 마칩니다. 감사합니다!
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