프롬프트 엔지니어링은 더 이상 미래가 아니다?
챗GPT가 등장하자마자, 프롬프트 엔지니어이는 직업이 급부상했습니다. ‘지금 가장 핫한’ ‘높은 임금을 받을 수 있는’ ‘전 세계적으로 인기인’ 직업으로 소개됐죠. 그로부터 2년 여가 흐른 지금, 프롬프트 엔지니어는 더 이상 유망한 직업이 아닙니다. 역설적이게도 AI 때문이죠. AI가 이들의 일자리를 대체하고 있습니다.
최근에 나온 한 연구를 소개해드릴게요. 연구자들은 프롬프트 엔지니어(사람)와 AI를 대결시켰습니다. 똑같은 프롬프트를 개선시키게 한 다음, 답변을 비교했죠. 결과는 AI의 승. AI가 작성한 프롬프트는 프롬프트 엔지니어의 것보다 정확도가 6.9% 높았습니다. 즉, AI에게 가장 잘 질문하는 방법은 ‘AI가 가장 잘 안다’는 의미죠.
챗GPT를 어떻게 활용하면 프롬프트 엔지니어가 작성한 것 같은 프롬프트를 얻을 수 있을까요? 아래에서 확인해 보세요.
첫 번째 방법은 아주 간단합니다. 프롬프트를 작성한 다음, 챗GPT에게 검토를 요청하는 거죠. 아래처럼 '프롬프트를 어떻게 개선하면 좋을까?'라고 묻기만 하면 됩니다.
챗GPT가 다양한 관점에서 프롬프트를 수정해 줬습니다. 이중 사용자에게 가장 필요한 프롬프트를 골라서 사용하면 되죠. 원하는 프롬프트가 없다면, 다시 요청해도 되고요.
매번 프롬프트 수정을 요청하는 게 귀찮다면, 알아서 프롬프트를 수정하는 봇을 세팅해 두세요. ‘봇’이라고 겁먹을 필요 없습니다. 프롬프트 수정 방법을 알려주고, 사용자가 새로운 내용을 입력할 때마다 해당 방법을 반복해 달라고 미리 입력해두는 것뿐이죠. 아래 예시를 참고하세요.
이렇게 세팅해두면 앞으로 [괄호] 안에 입력한 내용은 모두 챗GPT가 검토해줍니다. 한번 해볼까요?
처음에 입력한 프롬프트 [직업은 코딩 교육 회사의 마케터야. 이번에 프론트엔드 코스를 새로 오픈하는데, 광고 카피를 써줘]는 단순하고 구체성이 떨어졌는데요. 미리 입력해 둔 방법에 따라 챗GPT 개선한 프롬프트는 굉장히 구체적으로 바뀌었습니다. 마케팅 대상, 코스 특징, 광고 목적 등을 추가한 것뿐만 아니라, ‘강렬하고 설득력 있는 카피’라고 강조하고 광고 문구의 개수까지 제안하는 프롬프트로 재탄생했죠.
챗GPT 프롬프트를 작성할 때마다, 이 대화를 열어 검수를 받으면 좋겠죠?
🍯 챗GPT에게 더 나은 답변을얻는 추가 꿀팁
챗GPT가 스스로 결과를 개선하는 방법도 있습니다. 한 연구에 따르면 챗GPT가 이상한 답변을 하는 것 같을 때, 답변 결과를 스스로 개선하게 하면 정확한 답변을 얻을 수 있어요. 실험 결과, 최대 정확도가 21%나 올라갔죠. 아래 예시처럼 '답변을 다시 검토해봐'라고 명령하면 오류가 줄어들고, 제대로 된 답변이 나올 가능성이 높아져요.
이 방법은 GPT와 같은 LLM(대규모 언어모델)이 자주 실수하는 문제 유형에서 유용하게 쓰일 수 있는 방법입니다.
LLM이 자주 실수하는 문제 유형
1) 애매모호한 문맥 문제 : 문맥이 불분명하거나 다의적인 질문에 대해 정확히 이해하지 못해요.
예. 철수가 학교에 갔습니다. 그는 시험은 잘 봤습니다. 그는 누구인가요?
2) 논리적 모순 문제 : 주어진 조건 간에 모순이 있는 경우, LLM은 이를 탐지하거나 해결하지 못할 수 있습니다.
예. 모든 고양이는 동물을 좋아합니다. 하지만 동물을 싫어하는 고양이가 있습니다. 이것이 가능한가요?
3) 추론 기반 문제 : 여러 단계를 거쳐 결론을 도출해야 하는 경우, 중간 단계를 잘못 이해하거나 건너뛸 수 있습니다.
예. 모든 A는 B입니다. 일부 B는 C입니다. 따라서 A는 C입니까?
4) 수치 계산 및 단위 변환 문제 : 수학적 계산이나 단위 변환은 오류가 발생할 가능성이 높습니다.
예. 3.5시간은 몇 분입니까?
5) 다중 해석 문제 : 질문이 여러 방식으로 해석될 수 있는 경우, LLM은 사용자의 의도를 정확히 이해하지 못할 수 있습니다.
예. 은행에서 돈을 빌리려면 무엇이 필요합니까? (영어로 bank는 '은행'이라는 뜻도 있지만, 강가의 '둑'이라는 뜻도 있다)
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