생성형ai gpt 잘 사용하기 , 프롬프트 엔지니어링, Zero-Shot-CoT

오늘은 AI와의 소통을 더욱 효과적으로 만들어주는

'Zero-Shot Chain-of-Thought (Zero-Shot-CoT)' 프롬프팅 기법에 대해 알아보겠습니다

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Zero-Shot-CoT란?

Zero-Shot-CoT는 Chain-of-Thought (CoT)의 가장 간단한 버전으로,

예제를 전혀 포함하지 않고도 AI 모델이 단계별로 추론을 수행하도록 유도하는 기법입니다

 

이 방법의 핵심은 프롬프트에 "단계별로 생각해보자"와 같은 사고 유도 문구를 추가하는 것입니다

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Zero-Shot-CoT의 주요 기법

1. 사고 유도 문구(Thought-Inducing Phrase) 추가

이 기법은 프롬프트에 특정 문구를 추가하여

단계별로 추론을 수행하도록 유도합니다

 

"올바른 답을 얻기 위해 단계별로 해결해보자" 및 "먼저 논리적으로 생각해보자" 등의 문구를 사용할 수 있습니다

예시: "단계별로 생각해보자: 2020년의 GDP는 얼마인가?"

2. Step-Back Prompting

이 방법은 AI에게 먼저 고수준의 일반적인 질문을 던진 후,

세부적인 추론을 수행하도록 유도합니다

 

이를 통해 AI는 문제의 전체적인 맥락을 파악한 후

세부적인 답변을 제공할 수 있습니다

 

예시: "먼저 GDP의 정의에 대해 질문해보고, 이후 2020년 GDP를 계산해보자: 2020년의 GDP는 얼마인가?"

3. Analogical Prompting

이 기법은 자동으로 CoT를 포함한 예제를 생성하는 방식으로,

특히 수학적 추론이나 코드 생성 작업에서 성능 향상을 보여줍니다

 

AI가 유사한 문제를 참고하여 주어진 문제를 해결하도록 유도합니다

 

예시: "이 문제를 유사한 예와 비교해보자: 피타고라스의 정리로 삼각형의 빗변을 어떻게 계산하는가?"

4. Thread-of-Thought (ThoT) Prompting

이 방법은 복잡한 문제를 관리 가능한 부분으로 나누어 설명하고

분석하도록 AI를 유도합니다

 

예시: "단계별로 이 컨텍스트를 설명하고 분석해보자: 지구 온난화의 원인과 결과는 무엇인가?"

5. Tabular Chain-of-Thought (Tab-CoT)

마크다운 테이블 형식으로 출력하도록 하여

구조화된 추론을 유도합니다

 

이 방법은 정보를 체계적으로 정리하고 시각화하는 데 효과적입니다

 

예시: "이 문제를 테이블 형식으로 단계별로 정리해보자: 2023년의 주요 경제 지표는 무엇인가?"

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Zero-Shot-CoT의 장점

Zero-Shot-CoT 접근법의 가장 큰 장점은 예제를 필요로 하지 않는다는 점입니다

 

이는 프롬프트 설계를 간소화하고, 다양한 작업에 쉽게 적용할 수 있게 해줍니다