ChatGPT 활용 프롬프트 엔지니어링 가이드 – 쉽게 알아보기
ChatGPT 활용을 위한 프롬프트 엔지니어링 가이드를 통해 간단하게 학습하세요!
개요
우리 모두는 깜빡이는 커서를 본 적이 있습니다. 깜빡이는 커서는 컴퓨터가 사용자의 입력을 기다리는 있는 모습입니다.
- 이제 지식 근로자라면 AI 활용을 위해 AI와 대화를 잘하는 방법이 필수입니다.
- 깜빡이는 프롬프트를 통해 서술형으로 궁금한 내용을 질문하고 원하는 결과물을 얻어내는 것이 바로 “프롬프트 엔지니어링” 입니다.
- 아래는 인공지능(AI)를 통해 작업을 자동화하고 효율화하여 혁신을 가능하게 하는 AI 도구들을 카테고리 별로 정리한 것입니다.
자료출처 : Top AI Tools (https://medium.com/@beatai.info/try-these-ai-tools-4d14fb600b89)
“가는 말이 고와야 오는 ChatGPT가 곱다”라는 말이 아마도 프롬프트 엔지니어링에 대한 필요성에 간단하면서 재미있게 표현한 문장이라고 생각됩니다.
생성형 AI에게 어떻게 말을 해야, 우리가 원하는 답변을 얻을 수 있을까요?
프롬프트 엔지니어링 가이드 사이트를 소개합니다.
- ‘Prompt Engineering Guide’는 AI 연구의 해외 커뮤니티 ‘DAIR.AI‘에서 작성한 자료를 공유하는 사이트입니다.
- 프롬프트 엔지니어링 가이드(Prompt Engineering Guide) – https://www.promptingguide.ai/kr/
- 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)을 연구하는 연구자나 실천자에게 교육하기 위한 사이트입니다.
- 자료에 따르면 프롬프트 엔지니어링은 “언어 모델을 효율적으로 사용하기 위한 프롬프트를 개발하고 최적화하는 비교적 새로운 학문 분야”라고 한다.
- 프롬프트 엔지니어링 스킬을 익히는 것으로, 대규모 언어 모델의 성능이나 한계에 대해 이해를 깊게 할 수 있다고 한다.
주요 용어
- 프롬프트(Prompt)란 무엇인가요?
- 프롬프트(Prompt)는 특정 작업을 수행하도록 생성형 AI에 요청하는 자연어 텍스트입니다.
- 즉, 생성형 AI인 ChatGPT와 같은 성능 좋은 LLM으로 부터 원하는 답변을 얻어내기 위한 질문을 프롬프트(Prompt)라고 합니다.
- 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이란 무엇인가요?
- 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 원하는 결과를 빠르고 정확하게 얻기 위해 AI 모델에 입력하는 입력을 설계하는 것입니다.
- 즉, 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)을 배운다는 것은 인공지능과 소통하는 방법을 배우는 것입니다.
- 생성형 AI는
- 생성형 AI는 스토리, 대화, 동영상, 이미지, 음악과 같은 새로운 콘텐츠를 만들어내는 인공지능 솔루션으로, 방대한 양의 데이터로 사전 훈련된 심층 신경망을 사용하는 규모가 아주 큰 기계 학습(LLM) 모델을 기반으로 합니다.
주요 토픽
ChatGPT 패라다임 변화 – 학습, 일, 기업, 사회 그리고 일상까지 바꾼다
- 2022년 연말부터 현재에 이르기까지 ‘ChatGPT’에 관한 화제가 IT 업계를 휩쓸고 있습니다.
- ChatGPT는 OpenAI가 2022년 11월에 공개한 대화형 AI 서비스로 대규모 언어 모델을 기반으로 한 채팅 입니다.
- 기존의 챗봇과 같이 미리 준비된 답변을 주는 것이 아니라, 고급 AI 기술을 이용해 마치 진짜 인간과 이야기하고 있는 것처럼 대화를 할 수 있는 점이 큰 특징이다.
2022년 12월 3일 ‘Google is done (구글은 끝났다)’라는 인디펜던스 기사와 함께 시작한 ChatGPT 열풍은 서비스 공개 불과 5일만에 100만 사용자를 돌파했습니다.
인스타그램(Instagram)은 1.5개월, 스포티파이(Spotify)는 5개월인것과 비교하면 시작부터 엄청난 관심과 기대를 가지게 하기에 충분했습니다.
대규모 언어 모델 (LLM: Large Language Model) 비교
- AI 시장은 이제 IT 업계에서 가장 뜨거운 전쟁터가 되었습니다.
- ChatGPT의 거센 열풍 속에서 기술의 발전 과정과 더불어, 주요 기업들의 행보와 경쟁 상황을 살펴 봅니다.
- LLM 모델의 성능은 매개변수로 2020년 OpenAI가 1,750억개에 달하는 매개변수를 가진 GPT-3의 등장으로 매개 변수가 많을 수록 성능이 뛰어나다는 통념이 자리 잡으며, 점차 크기 경쟁에 불을 붙였습니다.
하지만 성능을 올리기 위해서는, 역시 비용이 문제입니다.
ChatGPT-3(175B) 훈련 1회에 1,200만 달러가 소요된다고 했을 때, 규모를 키울수록 천문학적인 비용이 따를 수 밖에 없는 구조입니다.
이러한 한계로 인해 최근에는 모델의 크기보다 효율성을 높이는 방향으로 트랜드가 변화하고 있습니다.
※ 주요 대규모 언어 모델에 대한 개요와 버전
| 대규모 언어모델 | 년도 | 개발사 | 매개변수 |
| GPT | 2018년 | OpenAI | 1억 1700만 |
| BERT | 2018년 | 3억 4천만 | |
| GPT-2 | 2019년 | OpenAI | 15억 |
| GPT-3 | 2020년 | OpenAI | 1750억 |
| PaLM | 2022년 | 5400억 | |
| GPT-4 | 2023년 | OpenAI | 비공개 |
| LLaMA | 2023년 | 메타 | 70억 ∼ 650억 |
| PaLM2 | 2023년 | 비공개 |
GPT는 GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4와 같이 계속 발전하고 있으며, ChatGPT는 GPT-3.5를 기반으로 하고 있습니다.
마무리하며…
- OpenAI의 프롬프트 엔지니어링 가이드
- 프롬프트 엔지니어링을 처음 접하고 기본 사항을 배우고자 하는 사용자라면 OpenAI의 프롬프트 엔지니어링 가이드를 살펴보는 것이 좋습니다.
- 이 가이드는 프롬프트의 품질을 개선하고, 보다 정확한 결과를 얻기 위해 사용할 수 있는 전략과 기법에 대한 개요를 제공합니다.
- 또한 이 가이드에는 GPT-4 모델을 보다 효과적으로 사용하기 위한 유용한 팁과 전략이 포함되어 있습니다.
- 프롬프트 엔지니어링은 반복적인 프로세스입니다. 다양한 아이디어를 실험하고 AI 프롬프트를 테스트하여 결과를 확인하는 것이 중요합니다.
- “promptingguide.ai“는 프롬프트 엔지니어링 기술을 개발하고자 하는 모든 사람에게 유용한 도구가 될 수 있습니다.
References:
- 프롬프트 엔지니어링 가이드 – https://www.promptingguide.ai/kr
- 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요? by Amazon – https://aws.amazon.com/ko/what-is/prompt-engineering/?nc1=h_ls
- 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가요? by text.cortex – https://textcortex.com/ko/post/what-is-prompt-engineering
- 프롬프트 엔지니어링으로 ChatGPT 100% 활용하기 – https://www.content.upstage.ai/blog/insight/prompt-engineering-guide
- ChatGPT가 쏘아 올린 AI 전쟁의 신호탄, 승자는 누가 될 것인가? – https://eiec.kdi.re.kr/publish/reviewView.do?idx=143&fcode=000020003600003&ridx=&pp=10&pg=1
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