생성형ai gpt 잘 사용하기 , 프롬프트 엔지니어링 주요 기법

Prompt Engineering: AI와의 소통을 최적화하는 기법들

오늘은 AI와의 소통을 더욱 효과적으로 만들어주는

'Prompt Engineering' 기법에 대해 알아보겠습니다

 

Prompt Engineering은 프롬프트의 성능을 최적화하기 위해

반복적으로 프롬프트를 수정하고 변경하는 과정입니다

 

이 과정에서 다양한 자동화 기법을 사용하여

AI 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다

 

아래 8가지 기법은 자세히 알려면 하나하나 방대한 분량을 가지고 있어요

 

오늘은 기법들을 간단하게만 알아보고

다음 글에서 하나하나 자세히 알아보겠습니다

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Prompt Engineering의 주요 기법

1. Meta Prompting

Meta Prompting은 AI 모델을 사용하여

프롬프트 또는 프롬프트 템플릿을 생성하거나 개선하는 과정입니다

 

예시:

프롬프트: "프롬프트를 생성하는 방법을 설명해줘."
응답: "좋은 프롬프트를 생성하려면, 명확한 지시와 구체적인 예제를 포함시켜야 합니다. 예를 들어, '나무에 대한 시를 써줘.'와 같은 프롬프트는 좋습니다."

2. AutoPrompt

AutoPrompt는 고정된 AI 모델과

"트리거 토큰"을 포함한 프롬프트 템플릿을 사용합니다

 

훈련 중 백프로퍼게이션을 통해 토큰 값을

업데이트하는 방식으로 작동합니다

 

예시:

템플릿: "Translate the word 'cheese' to French: [MASK]"
트리거 토큰: "fromage" (백프로퍼게이션을 통해 업데이트된 값)

3. Automatic Prompt Engineer (APE)

APE는 예제 세트를 사용하여 제로샷 지시 프롬프트를 생성합니다

 

여러 가능한 프롬프트를 생성하고,

이를 평가한 후, 최고 성능을 보이는 프롬프트의 변형을

생성하는 방식으로 작동합니다

4. Gradient-free Instructional Prompt Search (GrIPS)

GrIPS는 삭제, 추가, 교환, 패러프레이징 등의

복잡한 작업 세트를 사용하여 시작 프롬프트의 변형을 생성합니다

5. Prompt Optimization with Textual Gradients (ProTeGi)

ProTeGi는 프롬프트 템플릿을 개선하기 위해

다단계 과정을 거치는 접근 방식입니다

6. RLPrompt

RLPrompt는 고정된 AI 모델과 해제된 모듈을 사용하여

프롬프트 템플릿을 생성하고,

 

데이터셋에 대한 템플릿을 평가하며,

Soft Q-Learning을 사용하여 모듈을 업데이트합니다

7. Dialogue-comprised Policy-gradient-based Discrete Prompt Optimization (DP2O)

DP2O는 강화 학습, 맞춤 프롬프트 스코어링 함수,

AI 모델과의 대화를 포함하는 가장 복잡한 프롬프트 엔지니어링 기법입니다

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Prompt Engineering의 중요성

이러한 Prompt Engineering 기법들은 프롬프트의 성능을 극대화하고,

다양한 작업에서 더 나은 결과를 얻기 위해 사용됩니다

 

이를 통해 우리는 AI 모델과 더욱 효과적으로 소통할 수 있으며,

복잡한 문제에 대해 더 정확하고 유용한 답변을 얻을 수 있습니다