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프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 인공지능 모델의 사용에 있어 중요한 요소로, 입력에 대한 효과적인 가이드를 제공하는 과정으로 정의됩니다. 이는 사용자가 입력하는 정보를 조정하고 개선함으로써, 인공지능 모델이 원하는 결과를 산출하기 위한 방법론입니다.

이러한 프롬프트 엔지니어링은 특정 목적을 가지고 수행될 수 있으며, 그 중 몇 가지를 소개하면 다음과 같습니다:

첫째로, 명확한 지시 제공이 있습니다. 이는 모델이 원하는 유형의 답변을 얻기 위해 사용자가 입력에 명확하고 구체적인 지시를 포함하는 것을 의미합니다. 예를 들어, "번역해주세요: '안녕하세요'"라는 구체적인 지시를 통해 번역을 요청하는 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 이렇게 명확한 지시를 제공함으로써, 모델은 사용자의 의도를 정확히 이해하고 그에 맞는 결과를 산출할 수 있습니다.

둘째로, 도메인 조정이 있습니다. 이는 모델을 특정 도메인에 맞게 조정하는 것으로, 해당 도메인에 관련된 어휘와 지식을 프롬프트에 포함시킴으로써 모델의 성능을 향상시키는 방법입니다. 즉, 도메인 특화형 모델을 구축하기 위한 필수적인 과정이라 할 수 있습니다.

셋째로, 대화식 상황 설정이 있습니다. 이는 모델에게 특정 상황을 설정하여 대화를 이어가도록 유도하는 것입니다. 예를 들어, "당신은 음식 주문 로봇입니다. 고객이 '피자 주문해주세요'라고 말했을 때 어떻게 응답하나요?"라는 상황 설정을 통해 모델이 해당 상황에 맞는 대답을 생성하도록 유도할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 다양한 상황에 대응하는 능력을 키울 수 있습니다.

넷째로, 예제 기반 학습이 있습니다. 이는 모델에게 원하는 작업을 수행하는 예제를 제공하여 모델이 해당 작업을 학습하고 이해하도록 유도하는 것입니다. 예를 들어, "다음 문장을 번역하세요: 'Hello, how are you?'"와 같이 번역 예제를 사용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이렇게 특정 예제를 통해 모델이 작업을 이해하고 학습하는 과정은 모델의 성능 향상에 큰 도움이 됩니다.

프롬프트 엔지니어링은 모델의 성능과 출력 결과를 개선하기 위해 사용되는 중요한 기술입니다. 적절하고 효과적인 프롬프트 엔지니어링은 모델이 원하는 방향으로 정확하고 일관된 답변을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

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