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요즘 ChatGPT 같은 대규모 언어모델(LLM) 이 화제죠. 하지만 많은 분들이 궁금해하십니다.
“어떻게 하면 AI와 더 효과적으로 대화할 수 있을까?”
오늘은 구글에서 공개한 Lee Boonstra의 프롬프트 엔지니어링 백서를 바탕으로,
프롬프트 엔지니어링의 핵심 개념과 실용적인 기법들을
비전공자도 이해할 수 있도록 쉽게 소개해드릴게요.
데이터 과학자나 머신러닝 엔지니어가 아니어도 괜찮습니다.
프롬프트는 누구나 쓸 수 있으니까요!
🤖 프롬프트 엔지니어링이란?
간단히 말해,
LLM이 우리가 원하는 결과물을 잘 만들어내도록 입력 문장을 설계하는 과정입니다.
LLM은 기본적으로 다음에 올 단어를 예측하는 엔진입니다.
그런데 우리가 던지는 프롬프트가 바로 이 예측의 방향을 결정하는 나침반이 되는 거죠.
⚙️ 핵심 설정값: 출력 길이와 온도(temperature)
프롬프트를 설계할 때 자주 쓰는 두 가지 설정이 있습니다.
1. 출력 길이 (max tokens)
- 결과가 얼마나 길게 나올지 조절합니다.
- 길어질수록 비용과 처리 시간이 늘어나니 주의!
2. 온도 (temperature)
- 모델의 창의성을 조절하는 다이얼입니다.
- 낮은 온도 (0.2~0.4) : 사실 기반, 일관성 있음
- 높은 온도 (0.7~1.0) : 더 창의적, 독창적인 결과
- 너무 낮거나 높으면 반복 오류(루프)에 빠질 수 있어요.
이 외에도 Top-k, Top-p 같은 샘플링 기법도 있지만, 일단 위 두 가지부터 익혀두면 충분합니다.
🧪 프롬프트 작성 기법들
1. Zero-shot Prompting
질문만 딱 던지는 방식
예시:
이 영화 리뷰는 긍정인가요, 부정인가요?
가장 간단하지만 복잡한 작업에는 종종 부족할 수 있어요.
2. Few-shot Prompting
예시 몇 개를 함께 제공해 결과 형식을 유도하는 방식
예시 :
피자 주문 내역을 JSON 형식으로 정리해주세요.
예시:
{ "품목": "페퍼로니 피자", "수량": 1 }
결과물이 특정 형식이어야 할 때 매우 효과적입니다.
3. 역할 프롬프팅 (Role Prompting)
LLM에게 역할을 부여해 답변의 톤이나 방향을 지정
예시:
넌 지금부터 재치 있는 여행 가이드야. 서울 명소 세 곳을 추천해줘.
단순히 정보만 주는 게 아니라 캐릭터와 문체까지 조정할 수 있어요.
4. 연쇄 사고 유도 (Chain of Thought, CoT)
모델이 단계별로 생각 과정을 드러내며 추론하도록 유도
예시:
내가 3살일 때 친구는 내 나이의 3배였다. 내가 20살일 때 친구 나이는?
→ 내가 3살일 때 친구는 9살 → 나이 차는 6살 → 내가 20살이면 친구는 26살
수학 문제나 논리적 추론에 효과적입니다.
🧠 고급 기법들 (간단 소개)
- ReAct : 모델이 생각하고 외부 도구를 사용하게 유도
- Step-back : 중간 결과를 검토하고 다시 시도
- Self-consistency : 여러 번 답변을 유도해 일관된 결과 추출
이런 고급 기법은 복잡한 문제 해결이나 툴 연동에 활용됩니다.
🔮 앞으로의 프롬프트 시대?
프롬프트가 결과물에 미치는 영향이 점점 커지면서,
앞으로는 잘 만들어진 프롬프트들을 모은
표준 프레임워크나 라이브러리가 생겨날 수도 있겠죠.
그렇게 되면 AI와 소통하는 방식,
심지어 AI를 신뢰하고 활용하는 방법 자체도 바뀌게 될 겁니다.
✅ 마무리하며
프롬프트 엔지니어링은 AI와의 커뮤니케이션을 설계하는 기술입니다.
누구나 시작할 수 있지만,
잘 다듬으려면 반복 실험과 연습이 필수입니다.
오늘 소개한 기법들 직접 사용해보시면서,
프롬프트의 가능성과 미래에 대해 함께 고민해보는 건 어떨까요?
구글에서 발표한 Lee Boonstra의 프롬프트 엔지니어링 백서는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.
https://drive.google.com/file/d/1AbaBYbEa_EbPelsT40-vj64L-2IwUJHy/view
💬 여러분은 어떤 프롬프트 기법이 가장 유용하다고 느끼셨나요?
댓글이나 공유로 여러분의 생각을 나눠주세요!
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