프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)

자연어 기반의 프롬프트(prompt)를 다양한 방식으로 반복 조작하여 AI 시스템이 최상의 결과물을 낼 수 있도록 하는 일련의 과정.

프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)은 대규모 언어 모델 기반의 생성형 인공지능(generative AI)에서 효과적인 결과를 얻기 위한 프롬프트 구조화 기술 혹은 그 분야를 말한다. 챗GPT(ChatGPT)와 같은 대규모 언어 모델 기반의 생성형 인공지능은 텍스트를 입력받고 이에 대한 응답을 생성하는데, 이때 입력하는 텍스트 또는 질문이 ‘프롬프트(prompt)’다. 대규모 언어 모델 기반의 생성형 인공지능은 대화형 AI, 콘텐츠 생성, 정보 검색, 텍스트 요약, 번역, 감정 분석 등 다양한 작업에 이용되며 모두 입력 프롬프트를 기반으로 결과물을 생성한다. 적절한 결과물을 얻기 위해 프롬프트를 구조화하는 프롬프트 엔지니어링은 텍스트-텍스트 모델, 텍스트-이미지 모델 등 생성형 인공지능 모델에 따라 다를 수 있다. 원하는 결과물을 유도하기 위한 주제, 스타일, 제거, 강조 등의 프롬프트 입력 작업이 포함될 수 있다.

프롬프트 엔지니어링은 AI 모델이 점점 발전하고 복잡해지면서 AI 모델이 원하는 방식으로 작동하도록 입력을 정교하게 설계하고 조정하기 위한 목적으로 생겨난 개념이다.
AI에 프롬프트 엔지니어링을 적용하면 AI가 제공하는 결과물의 품질이 달라진다. 예를 들어 사용자가 재료를 입력하면 그 재료를 사용한 요리 레시피를 AI가 만들어 주는 것을 목표로 할 때, "단호박과 치즈를 이용한 요리법을 알려줘."라고 프롬프트를 입력하는 것과 “단호박과 치즈를 주요 재료로 사용하는 간단하고 맛있는 요리법을 단계별로 설명해줘."라고 프롬프트 엔지니어링을 통해 더 구체적인 지시를 제공하면 보다 고품질의 응답을 얻을 수 있다.
프롬프트 엔지니어링은 특정 주제나 목적에 맞는 결과물을 생성하는 데 활용되며, 피드백 루프와 적절한 프롬프트 선택을 통해 프롬프트의 효과를 최대한 확보할 수 있다.

프롬프트 엔지니어링은 AI 모델의 성능과 효율성을 크게 나아지게 하고 AI 모델을 최대한 효과적으로 활용하며, 더욱 다양한 분야에서 AI의 잠재력을 극대화할 수 있다. 반면 응답이 복잡하거나 프로젝트의 규모가 클수록 시간과 비용이 많이 들 수 있다.

 

 

 

출처]

한국정보통신기술협회 : 프롬프트 엔지니어링

 

 

 

 

 

※ 10월 25일은 독도의 날입니다.

대한민국의 아름다운 영토, 독도의 봄