“Writing a really great prompt for a chatbot persona is an amazingly high-leverage skill and an early example of programming in a little bit of natural language
(챗봇 페르소나를 위해 훌륭한 프롬프트를 작성하는 것은 활용도가 굉장히 높은 기술이며 약간의 자연어로 프로그래밍하는 것의 초기 사례이다).”
– OpenAI CEO Sam Altman
1.인트로: 인공지능 챗봇 서비스의 등장
세계적 관심을 부른 인공지능 챗봇 챗GPT의 등장으로 AI 기술이 일상생활에 성큼 다가왔다. AI를 활용해 소통을 돕는 인공지능 AI가 크게 주목받으면서 대중화되고 있다.
과거의 챗봇은 패턴화를 통해 단순 질문의 키워드를 인식해 답변을 출력하는 형태였다. 사전에 학습된 알고리즘에 기반해 작동하기에 예상치 못한 질문이나 복잡한 상황에 대한 이해력이 제한된다는 한계가 있다. 최근 인공지능 기술의 발전으로 인간이 자연스러운 대화 형태로 질문과 명령을 하면 문맥과 뉘앙스를 파악해 응답이 가능하다. 또한 대화가 축적될수록 스스로 학습을 하면서 점점 진화하고 있다.
이처럼 AI 챗봇은 인공지능을 기반으로 한 프로그램으로 사람과 사람처럼 자연스럽게 대화하고 과업을 처리할 수 있도록 설계되었다. 사용자의 질문을 이해하고 응답을 생성하기 위해 자연어 처리(NLP)와 같은 기술을 주로 사용한다. 또한 기계 학습과 자연어 처리 알고리즘을 사용하여 대화의 맥락과 톤에 따라 응답을 생성하는 생성형 사전 훈련 변환기(GPT)와 같은 기술을 활용할 수 있다.
AI 챗봇은 처리 방식을 통해 크게 규칙 기반, 자언여 처리(NLP) 챗봇, 생성형 AI 챗봇으로 분류해볼 수 있다. 규칙기반 챗봇은 사전에 정의된 규칙에 따라 작동한다. 사용자의 질문이나 명령이 규칙과 일치하면 챗봇은 미리 정의된 응답을 제공한다. 이러한 방식의 AI 챗봇은 간단한 작업에는 유용하나 복잡한 대화의 예측이 어렵다. 자연어 처리(NLP) 챗봇은 사용자의 질문이나 명령을 이해하고 적절한 응답을 생성한다. 사용자의 말을 잘 이해해 더 복잡한 작업을 수행할 수 있다. 생성형 AI 챗봇은 머신러닝 알고리즘을 사용해 대화를 생성한다. 이러한 챗봇은 사용자의 질문이나 명령어에 대한 응답을 ‘생성’한다. 생성형 AI 챗봇은 다양한 형태의 대화를 생성할 수 있고 사용자와의 대화를 통해 다양한 정보와 서비스를 제공하는데 도움이 된다. 구체적으로 사용자의 명령어에 따라 텍스트, 이미지, 영상, 음원 등을 생성할 수 있다.
2.프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가
프롬프트 엔지니어링은 텍스트와 컨텍스트의 형태로 AI에 전달되는 지시를 개발하고 다듬어 AI의 출력이 최적으로 이루어지도록 하는 데 중점을 둔다. 특히 ‘프롬프트’라는 용어는 광범위한 언어 모델 (LLM), 대화형 챗봇 또는 미드저니와 같은 창의적인 텍스트-이미지 모델과 같은 생성형 AI 시스템에 제공되는 텍스트 기반 지침을 의미한다. GPT-3 또는 GPT-4와 같은 포괄적인 언어 모델이 도입되고 이를 기반으로 한 ChatGPT와 같은 챗봇 시스템과 DALL-E, Stable Diffusion 또는 Midjourney와 같은 강력한 텍스트-이미지 변환 모델이 개발됨에 따라 프롬프트 엔지니어링의 중요성이 점점 더 커지고 있다.
프롬프트 엔지니어링의 주요 구성 요소는 ‘지시사항, 맥락, 입력 데이터, 출력 명세’로 설명할 수 있다. 언어 모델이 실행해야 하는 특정 작업이나 명령을 명확히 설명하는 지시사항으로 프롬프트 엔지니어링은 동작한다. 언어 모델이 명령을 정확하게 이해하고 응답하도록 외부 정보나 추가 맥락을 제공하면서 맥락을 이해하게 되는 것이다. 추가적으로는 사용자가 제공한 내용이나 질문을 포함해 모델이 출력을 생성하는 기반이 되는 정보를 제공하기도 한다. 원하는 출력 유형이나 형식을 명시하면서 사용자가 원하는 답변에 근접한 결과가 도출된다.
부적절한 프롬프트는 생성 품질을 저하시키고 사용자 만족도, 엣지 네트워크 성능 및 자원 활용에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서 프롬프트 엔지니어링은 프롬프트를 최적화하면서 사용자 경험, 생성 품질 및 네트워크 성능을 향상시키는 데 도움을 준다.
AI가 생성하는 결과물의 본질이 명령줄 인터페이스를 통해 제공되는 텍스트 작업 지시문 및 지침과 밀접하게 연결되면서 프롬프트 엔지니어링이 크게 관심을 받고 있다. AI가 과제를 올바르게 파악하고 과제를 달성하기에 충분한 정보와 컨텍스트를 제공하려면 사용자의 기대에 부합하고 진정한 유용성을 제공해야 한다. 프롬프트 엔지니어링은 질문의 응답, 산술 추론과 같은 복잡한 작업을 처리하는 데 대형 언어 모델의 능력을 높일 수 있다. 또한 특정 작업 시나리오에서 생성형 AI 모델의 성능과 효과를 향상할 수 있어 프롬프트 엔지니어링은 빠르게 진화하고 있다.
LLM을 이용한 서비스 개발은 머신러닝 모델링 방법과 개발 방법론의 결합을 필요로 합니다.
이를 통해 일관성 있는 재현성을 보장하고,
제약 사항을 이해하며 최적의 사용 방법을 도출하는 것이 중요합니다.
-골빈해커 김진중
3.LLM이란 무엇인가
대형 언어 모델과 프롬프트 엔지니어링은 매우 밀접한 관계를 갖고 있다. 대규모 언어모델(LLM)은 언어를 학습하여 처리하기 위해 만들어졌다. LLM은 대규모 텍스트 데이터 세트에서 얻은 지식을 기반으로 텍스트와 다양한 콘텐츠를 인식하고 요약, 번역, 예측, 생성할 수 있는 딥러닝 알고리즘이다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 주어진 입력에 대해 관련된 출력을 생성하는 인공지능 모델이다. 이러한 모델은 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 그 성능은 대부분 입력인 ‘프롬프트’에 의해 결정된다.
LLM은 대규모 언어모델은 방대한 양의 데이터를 이용해 학습을 한다. 인터넷에서 작성된 거의 모든 것을 망라할 만큼 엄청나게 큰 데이터 세트에 의해 훈련된다. LLM은 데이터 입출력 집합을 통해 학습된 머신러닝 신경 네트워크로 콘텐츠가 LLM에 입력되면 알고리즘이 예측한 다음 단어가 출력된다. 생성형 AI는 이미지, 음악, 언어 등의 다양한 데이터를 학습해 맥락이나 문장 구조, 문맥을 학습하게 된다. 일정한 패턴을 학습하면서 새로운 텍스트나 이미지, 음악 등을 생성하는 것이다.
프롬프트 엔지니어링은 프롬프트를 개발하고 최적화하는 과정을 말한다. 즉 LLM이 원하는 결과를 생성하도록 하는데 필요한 적절한 질문과 결과를 생성하는 것이다. 이는 모델 자체를 업데이트 하지 않고도 예상된 결과를 얻도록 한다.
프롬프트 엔지니어링은 LLM의 성능을 극대화하는데 중요한 역할을 한다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 주어진 입력에 대해 관련된 출력을 생성하는 인공지능 모델이다. 이러한 모델은 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 그 성능은 대부분 입력인 ‘프롬프트’에 의해 결정되기 때문이다.
4.실제 프로덕트에 적용할 수 있는 기술을 배우자
빠르게 발전하는 기술 환경에서 프롬프트를 잘 사용하는 능력, AI를 제품에 원활하게 통합하는 능력 등은 단순한 경쟁 우위가 아니라 필수가 되어가고 있다. 소프트웨어 개발에서 컴퓨터 과학 원리를 이해하는 것만큼 프롬프트 엔지니어링을 이해하는 과정은 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 제품이 사용자와 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있도록 지원한다.
패스트캠퍼스의 ‘프롬프트 엔지니어링, LLM(ChatGPT) 기반의 AI 서비스 개발’ 과정은 LLM 작동 원리와 프롬프트 엔지니어링에 대한 심층적 개요를 제공한다. AI에 대한 이론적 지식부터 데이터 보안&환각 처리, 프롬프트 체이닝 등의 고급 기법을 학습하면서 상황별 다양한 실전 예제를 접하고 상용화 가능한 수준의 서비스를 개발한다. 아울러 앞으로 어떤 미래 기술에 주목해야 하는지를 살펴보며 미래 기술에 대응할 수 있도록 준비한다.
‘프롬프트 엔지니어링, LLM(ChatGPT) 기반의 AI 서비스 개발’ 강의는 단순히 chatgpt 활용법을 넘어 컴퓨터와 심도있는 상호작용 방법을 배우게 된다. 직접 LLM 애플리케이션을 개발하고 오픈소스 기반의 자동 리서치 에이전트를 만들 수 있는 기회를 마련한다.
5.나가며 : AI 활용, 배워야만 ‘제대로’ 일할 수 있다
프롬프트 엔지니어링 기술을 배우는 것은 단순히 새로운 기술을 습득하는 것 이상의 의미를 가지고 있다. 이는 우리가 AI와 상호작용하는 방식을 재정의하고, 보다 효율적인 방식으로 업무를 처리하는 데 기여할 것이다. 프롬프트 엔지니어링은 더 이상 선택된 소수에게만 제공되는 선택적 기술이 아니다. 이는 개인과 조직 모두가 AI 중심 세계의 복잡성을 탐색할 수 있도록 지원하는 필수적인 기본 지식이 되고 있다. 새로운 시대의 문턱에 서 있는 지금, 신속한 엔지니어링을 수용하는 것은 단순한 선택이 아니라 전략적 필수 사항이다.
프롬프트 엔지니어링을 배우는 것은 우리 모두에게 열려있는 기회이고 이를 통해 더 효율적이고 나은 미래를 만들어 갈 수 있다. 변화를 받아들이고 활용하기 위해 프롬프트 엔지니어링에 대한 기술을 수용하면서 AI 역량을 강화할 필요가 있다.
