인공지능 AI 활용 : 프롬프트 엔지니어링(chat gpt 질문 기술)

 

안녕하세요. EnerTravel입니다. 

오늘은 인공지능 AI 활용 : 프롬프트 엔지니어링(chat gpt 질문 기술) 정리입니다.

 

지난 시간에는 생성형 AI의 종류인 대형 언어모델(LLM)의 정의와 특징을 정리하여보았는데요.

오늘은 인공지능 AI 활용의 기술 : 프롬프트 엔지니어링(chat gpt 질문하는 법) 정리입니다.

 

2024.08.09 - [StudyTok/인공지능 AI] - 생성형 AI 개념 종류 -대규모 언어 모델(LLM) 기반 Chat GPT

생성형 AI 개념 종류 -대규모 언어 모델(LLM) 기반 Chat GPT

 

 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 개념과 원칙 

프롬프트 엔지니어링이란 쉽게 말해, 사용자가 Chat GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에서 최적의 답변을 유도하고 이를 얻어내기 위하여 필요한 특정 텍스트 입력방식을 개발하여 체계적인 기술로서 적용하는 것을 말합니다. 사용자는 프롬프트를 작성하는데 있어, AI의 무작위 샘플링 기법 및 잠재적 편향과 한계를 예상하며 환각현상(Hallucination) 현상을 예방하기위해 명확성, 구체성, 간결성이라는 효과적인 프롬프트 작성 원칙을 늘 준수해야합니다. 

 

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 Chat GPT 질문의 기술 (프롬프트 엔지니어링 기초) 

프롬프트(질문)를 어떻게 구성하느냐에 따라 AI는 사용자의 질문/요청에 대하여 정보 설명, 질문과 답변, 요약, 번역, 계산, 아이디어 제공 등 우리가 활용하고 도움받을 수 있는 영역이 실로 무궁무진합니다. 그러나, 대규모 언어모델(LLM)은 때때로 '환각(Hallucination)' 이라고 전문가들이 칭하는 실제로 존재하지 않는 정보나 사실을 마치 진짜인 것 처럼 대답하는 오류를 일으키는 경우도 많은데요. 이 환각현상은 주로 통계적 패턴인식의 한계, 문맥 및 관점 이해의 부족, 데이터 예측 로직의 모호성 등으로 인해 나타나기에, 결국 Chat GPT 같은 LLM 모델을 잘 활용하기 위해서는 인공지능 AI에게 우리가 줄글이 아닌 최대한 정리된 형태로 구체적인 관점 등을 제시하여 아래와 같이 질문 하는 것이 중요합니다.

 

- 인공지능 AI 대답의 무작위성 특징으로 인해, 동일한 프롬프트여도 다르게 답변함

- 재검증/오류 수정 : AI가 번역한 글에 대한 정확성을 AI에게 추가 검증

: 네이티브 입장에서 이 글이 문법적으로 매끄럽고 정확한가요?

: 잘못되었거나 부족한 부분을 수정하고 한국어로 설명해주세요.

- 글의 대상층 지정 : 다양한 분류기준을 사용해 특정집단을 지정

- 언어톤 개인화 :생성된 텍스트의 언어 톤 등을 대상층에 맞게 개인화하여 활용 극대화

- 질문하고자하는 글과 관련된 배경정보나 문맥을 설명하여 더 구체적인 답변 수취

Ex. 다음 [분야명] 과 관련 글을 [중국어]로 번역해주세요 : [원문]

 

[예시]

 

이상 인공지능 AI 활용 : 프롬프트 엔지니어링(chat gpt 질문 기술)을 알아보았습니다.

다음 시간에는 Chat GPT 업무 활용 방법 1편, AI 요약, 번역, 문법 검사 정리입니다.