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[ChatGPT-프롬프트 엔지니어링 AI 도구로 올바르게 질문하는 법] 프롬프트 엔지니어링은 AI 도구를 활용하기 위한 필수 전략이 되었다. ChatGPT 및 DALL-E 2(텍스트 대 텍스트 또는 텍스트 대 이미지 AI 도구)와 같은 도구가 요즘 대세이다. 그러나 그들이 효과적으로 작동하려면 원하는 결과를 얻기 위해 올바른 질문을 해야 한다. 이러한 도구가 다양한 산업에 더욱 통합됨에 따라 이러한 도구에 대해 무엇을 말해야 하는지 배우는 것이 더욱 중요해진다.

운영자 | 기사입력 2023/02/10 [00:00]

[ChatGPT-프롬프트 엔지니어링 AI 도구로 올바르게 질문하는 법] 프롬프트 엔지니어링은 AI 도구를 활용하기 위한 필수 전략이 되었다. ChatGPT 및 DALL-E 2(텍스트 대 텍스트 또는 텍스트 대 이미지 AI 도구)와 같은 도구가 요즘 대세이다. 그러나 그들이 효과적으로 작동하려면 원하는 결과를 얻기 위해 올바른 질문을 해야 한다. 이러한 도구가 다양한 산업에 더욱 통합됨에 따라 이러한 도구에 대해 무엇을 말해야 하는지 배우는 것이 더욱 중요해진다.

운영자 | 입력 : 2023/02/10 [00:00]

AI에서 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가?

 

AI 프롬프트 엔지니어링은 AI 도구로 원하는 출력을 얻는 효과적인 방법이다. 프롬프트는 명령문, 코드 블록 및 단어 문자열과 같은 다양한 형태로 제공된다. 프롬프트를 활용하는 이 방법은 AI 모델에서 응답을 유도하려는 의도를 가진 사람들이 발명했다. 주어진 작업에 적합한 출력을 개발하도록 모델을 가르치는 출발점 역할을 한다.

 

흥미롭게도 이러한 프롬프트는 사람과 동일한 방식으로 작동하여 에세이를 작성하도록 유도하고 유사하게 AI 애플리케이션은 이러한 프롬프트를 사용하여 목적에 맞는 작업을 생성할 수 있다. 이처럼 프롬프트 엔지니어링은 AI 도구를 활용하기 위한 필수 전략이 되었다.

 

실제 프롬프트와 관련하여 텍스트는 현재 인간과 AI 간의 주요 통신 수단이다. 텍스트 명령을 사용하면 수행할 작업을 모델에 알릴 수 있다. DALLE-E 2 Stable Diffusion과 같은 상위 AI 모델에서는 기본 프롬프트 역할을 하는 원하는 출력을 설명해야 한다. 반면에 새로운 ChatGPT와 같은 언어 모델은 간단한 쿼리에서 프롬프트 전체에 배치된 다양한 사실로 입증된 복잡한 것까지 무엇이든 사용할 수 있다. 경우에 따라 원시 데이터가 포함된 CSV 파일을 입력의 일부로 사용할 수도 있다.

 

AI 프롬프트 엔지니어링의 전체 프로세스에는 AI 모델이 특정 작업을 수행하는 방법을 학습하도록 프롬프트(입력 데이터)를 설계하고 생성하는 작업이 포함된다. 이 과정에서 AI가 이해할 수 있도록 적절한 데이터 유형과 형식을 선택해야 한다. 효과적인 AI 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델이 정확하게 예측하고 결정을 내릴 수 있도록 하는 고품질 교육 데이터로 이어진다.

 

 

AI 프롬프트 엔지니어링의 부상

 

AI 프롬프트 엔지니어링의 주요 개발 중 다수는 GPT-2 GPT-3과 같은 언어 모델을 사용하여 이루어졌다. 2021년에는 자연어 처리(NLP) 데이터 세트를 사용한 멀티태스킹 프롬프트 엔지니어링의 도입으로 새로운 작업이 인상적인 결과를 얻었다. 논리적인 사고 과정을 정확하게 묘사할 수 있는 언어 모델로 정제되어 프롬프트에 "차근차근 생각해보자"와 같은 단서가 포함될 때 제로샷 학습이 적용되었다. 이것은 다단계 추론 노력의 성공률을 더욱 강화했다. 광범위한 오픈 소스 노트북과 커뮤니티 중심의 이미지 합성 벤처를 통해 소규모 및 대규모 모두에서 더 쉽게 액세스할 수 있었다.

 

2022년 머신러닝 모델 DALL-E, Stable Diffusion Midjourney가 텍스트-이미지 프롬프팅을 통해 가능성의 세계를 열면서 더 큰 발전이 이루어졌다. 이 기술을 통해 사람들은 말만 입력해도 아이디어를 실현할 수 있다.

 

최근에는 ChatGPT가 공개되어 전 세계를 강타했다. ChatGPT는 우리가 지금까지 본 것 중 가장 인상적인 AI 언어 모델이다. 제공하는 입력을 기반으로 텍스트를 생성하는 딥 러닝 기술에 의존한다. 이 도구는 광범위한 텍스트 프롬프트에 대해 인간과 유사한 응답을 생성할 수 있는 방대한 텍스트 데이터 컬렉션에 대해 교육을 받았다.

 

AI 프롬프트 엔지니어링 모범 사례

 

AI 프롬프트 엔지니어링이 정확하고 효과적인 결과를 도출하는 데 실제로 도움이 될 수 있는 몇 가지 모범 사례가 있다.

 

첫 번째 단계는 프롬프트에 지침, 질문, 입력 데이터, , 사실 등이 포함될 수 있음을 이해하는 것이다. 핵심은 이러한 다양한 요소를 모두 결합하여 최상의 결과를 얻는 것이다.

 

AI 프롬프트를 엔지니어링할 때 다음 단계를 따라야 한다:

 

° 명확하고 구체적인 프롬프트 입력: AI 프롬프트 엔지니어링의 가장 중요한 측면 중 하나는 AI 모델에 잘 정의된 프롬프트를 제공하는 것이다. 이렇게 하면 모델이 요청하는 내용을 이해할 수 있다.

 

° 간결한 언어 사용: 프롬프트에서 항상 간결하고 간결하게 요점을 전달해야 한다.

 

° 가능한 한 많은 컨텍스트 제공: AI 모델은 때때로 컨텍스트와 씨름할 수 있으므로 입력에 가능한 한 많은 구체적인 컨텍스트 정보를 포함해야 한다.

 

° 올바른 문법 확인: AI 프롬프트에서 문법 오류가 발생하지 않도록 모든 철자가 올바른지 항상 다시 확인해야 한다.

 

° 다양한 출력 테스트: 이러한 모델이 제공할 수 있는 출력 수에는 제한이 없으므로 최상의 결과를 찾을 때까지 여러 개를 테스트해야 한다.

 

° 가능한 경우 모델 미세 조정: ChatGPT와 같은 일부 AI 모델은 자체 데이터로 미세 조정할 수 있다. 이는 특정 사용 사례 요구 사항에 특히 유용하며 보다 정확한 출력으로 이어진다.

 

신속한 엔지니어의 부상

 

더 많은 회사가 AI 기술을 채택함에 따라 기계 학습에 대한 정교한 지식과 신속한 엔지니어링을 갖춘 전문가가 경력을 쌓을 수 있는 문이 열린다. 이 분야에 숙련된 엔지니어와 데이터 과학자에 대한 수요가 증가하고 있으며 이러한 기회는 시간이 지남에 따라 계속 확대될 것으로 보인다.

 

프롬프트 엔지니어는 AI 도구가 특정 결과를 달성하는 데 도움이 되는 정확한 프롬프트, 규칙 및 지시문을 전문적으로 만드는 전문가이다. 사용 중인 모델의 용량과 한계에 대한 깊은 이해를 바탕으로 이 전문가들은 교묘하게 만들어진 입력 텍스트를 통해 원하는 목표를 향한 출력을 효율적으로 안내하는 데 필요한 기술 세트를 보유하고 있다. 여기에는 정교한 문구가 포함된 레이블이나 전략이 포함될 수 있다.

 

신속한 엔지니어는 NLP 프로젝트에서 중요하지만 종종 간과되는 역할을 맡는다. 그들은 모델이 응답할 프롬프트를 설계 및 생성하고, 출력을 기반으로 모델을 미세 조정하고, 모델 성능에 대한 지속적인 분석을 수행하여 개선 기회를 식별하는 작업을 담당한다.

 

또한 데이터 과학자 및 NLP 연구원과 협력하여 모델의 성능을 평가하고 프롬프트가 프로젝트 목표와 적절하게 일치하는지 확인한다. 신속한 엔지니어는 여러 가지 책임을 맡고 여러 분야에 걸쳐 전문 지식을 활용함으로써 오늘날 우리가 알고 있는 NLP 개발을 형성하는 데 중요한 역할을 한다.

 

ChatGPT와 같은 AI 모델의 인기가 높아지면서 신속한 엔지니어에 대한 수요가 점점 더 많아질 것이다. 이러한 AI 모델을 활용하려는 기업에 큰 역할을 하게 된다.

 

AI 프롬프트 엔지니어링이 비즈니스에 미치는 영향

 

AI 제품과 이를 구동하는 기본 모델은 완전히 새로운 창조와 혁신의 길을 제시함으로써 기술 환경을 빠르게 변화시키고 있다. ChatGPT와 같은 모델은 데이터를 활용하여 다양한 분야에서 사용자 쿼리 및 고유한 아이디어에 대한 응답을 생성하는 AI의 기능을 촉진한다. 컴퓨터는 이제 인간의 도움을 거의 받지 않고도 예술에서 디자인, 컴퓨터 코딩에 이르는 영역에서 콘텐츠를 생산할 수 있다. 또한 복잡한 문제와 관련된 가설과 이론을 개발하는 데까지 갈 수 있다.

 

대규모 딥 러닝 모델을 기반으로 구축된 최신 AI 시스템은 텍스트 및 이미지와 같은 방대한 비정형 데이터를 처리하고 분석할 수 있다. 이는 머신러닝 적성과 기술적 배경에 관계없이 개발자가 액세스할 수 있는 애플리케이션의 범위를 넓힌다.

 

예를 들어, GPT-3.5를 기반으로 구축된 ChatGPT는 텍스트를 번역하는 데 사용되었으며 과학자들은 이전 버전의 모델을 활용하여 새로운 단백질 서열을 생성했다. 이러한 시스템을 활용하면 새로운 AI 애플리케이션에 필요한 개발 시간이 단축되어 이전에는 거의 확립되지 않은 접근성 수준을 사용할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 필연적으로 미래에 대한 흥미진진한 전망을 열어주었다.

 

이러한 다양한 모델의 공통점은 효과적인 AI 프롬프트 엔지니어링이 필요하다는 것이다. AI가 계속해서 발전함에 따라 비즈니스에서 과학에 이르기까지 거의 모든 분야에서 신속한 엔지니어링이 큰 역할을 하는 것을 계속 보게 될 것이다. 신속한 엔지니어링으로 구동되는 AI 모델은 우리가 본 것 중 가장 흥미롭고 유망하므로 비즈니스 리더는 세심한 주의를 기울이고 이를 프로세스에 구현하는 것을 고려해야 한다.

 

 
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