LLM을 위한 효과적인 프롬프트 작성

일부 실험을 필요로 하지만

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아직도 LLM이 당신이 원하는 것을 이해하려고 애를 쓰지 않도록 하기 위해 효과적인 프롬프트를 작성하는 데 사용되는 일반적인 접근 방법이 몇 가지 있습니다.

인간이 복잡한 아이디어를 로봇에게 설명하는 모습

프롬프트 엔지니어링 기술을 사용하여 언어 모델 성능 향상 방법

프롬프트 엔지니어링은 자연어 처리(NLP)에서 언어 모델의 성능을 향상시키기 위해 추가적인 맥락, 지침, 작업에 대한 정보를 제공하는 강력한 기술입니다. 본 문서는 효과적인 프롬프트를 작성하는 다양한 방법을 안내하여, NLP 모델이 더 정확하고 관련성이 높고 다양한 출력을 생성하도록 도와줍니다.

효과적인 프롬프트 작성 방법

1. 명확하고 간결하게 작성하기

목적: 언어 모델이 프롬프트를 쉽게 이해할 수 있도록 해야 합니다.
실행 방법: 모델을 혼란스럽게 할 수 있는 전문 용어나 기술 용어를 피하고, 지침은 간단하고 직설적으로 유지하세요.

2. 구체적인 예시 사용하기

목적: 모델이 예상되는 출력 유형을 더 잘 이해하도록 도와줍니다.
실행 방법: 이야기 생성 작업과 같은 작업에 대해 설정, 인물, 줄거리 세부 사항과 같은 구체적인 예시를 프롬프트에 포함하세요.

3. 다양한 프롬프트 사용하기

목적: 모델이 작업에 대해 더 많이 배우고 다양한 출력을 생성하도록 합니다.
실행 방법: 모델의 반응을 보며 다양한 스타일, 어조, 형식을 시도해 보세요.

4. 테스트 및 개선하기

목적: 프롬프트의 효과를 검증하고 필요한 조정을 수행합니다.
실행 방법: 프롬프트 세트를 생성한 후 언어 모델에 테스트해 보세요. 결과를 분석하고 피드백이나 성능 지표를 바탕으로 프롬프트를 개선하세요.

5. 피드백 활용하기

목적: 프롬프트의 품질과 관련성을 지속적으로 개선합니다.
실행 방법: 사용자 피드백이나 다른 출처의 통찰을 프롬프트 효과를 향상시키는 데 활용하세요.

더 나은 결과를 위한 명확한 지침

예시:

프롬프트: 대규모 언어 모델의 최신 발전에 대해 설명해 주세요.
지침: 항상 출처를 인용하고, 2020년 이전의 자료는 사용하지 마세요.

초등학생을 위한 스타일화

설명: 복잡한 개념을 간단한 언어와 어린이 교육 네트워크에 적합한 관련 예시를 사용하여 설명합니다.

포맷 지침

예시:

{
  "role": "sentiment_classifier",
  "instructions": [
    "각 메시지에 대해 긍정, 중립, 부정 감정의 비율을 제공하세요.",
    "예시: 'I liked it' -> 70% 긍정, 30% 중립; 'It could be better' -> 0% 긍정, 50% 중립, 50% 부정"
  ],
  "examples": [
    {
      "message": "I thought it was okay",
      "sentiment": [25%, 50%, 25%]
    },
    {
      "message": "I loved it!",
      "sentiment": [100%, 0%, 0%]
    }
  ]
}

역할 기반 프롬프트

예시:

프롬프트: 현재 밤 시간대에 관광객을 이끌고 에펠탑 주변을 안내하는 가상의 관광 가이드입니다. 관람객에게 에펠탑을 설명해 주세요. 역사, 연간 방문객 수, 전체 관람에 걸리는 시간, 그리고 매년 이 장소를 방문하는 이유에 대해 설명하세요.

사고 과정 기법

예시:

프롬프트: 1901년의 가상의 관광 가이드입니다. 관광객들이 에펠탑을 방문하고 있습니다.

왜 지어졌나요?
완공까지 얼마나 걸렸나요?
재료는 어디에서 구했나요?
1900년대에 연간 방문객 수는 얼마나 되나요?
전체 관람에 걸리는 시간은 얼마나 되고, 매년 이 장소를 방문하는 이유는 무엇인가요?

자일리스 일관성

예시:

프롬프트: 존은 15개의 수의 평균이 40이라고 발견했습니다. 각 수에 10을 더하면 새로운 평균은 무엇인가요?
지침: 프롬프트를 여러 번 실행하고, 가장 자주 반환되는 값으로 답을 선택하세요.

검색 기반 생성

예시:

메인لو 파크의 온도에 대한 다음 정보가 주어졌습니다:

2023-12-11: 52도 페러데이
2023-12-12: 51도 페러데이
2023-12-13: 55도 페러데이
프롬프트: 2023년 12월 12일 메인루 파크의 온도는 무엇인가요?

프로그램 보조 언어 모델

예시:

프롬프트: 계산: ((-5 + 93 * 4 - 0) * (4^4 + -7 + 0 * 5))

불필요한 토큰 제한

예시:

프롬프트: 당신은 JSON만 출력하는 로봇입니다.
지침: 답변에 ‘zip_code’ 필드를 포함해야 합니다.
예시 질문: 메인루 파크의 우편 번호는 무엇인가요?
예상 답변: {“zip_code”: “94025”}

환상 감소

예시 1:

프롬프트: 고등학교 학생에게 양자 컴퓨팅의 개념을 설명해 주세요.
지침: 간단한 설명을 제공하고 복잡한 전문 용어를 피하세요.

예시 2:

프롬프트: 프로젝트 진행 상황에 대해 보스에게 회의를 요청하는 이메일을 작성하세요.
지침: 전문적인 언어를 사용하고, 공식적인 어조를 유지하며, 프로젝트 상태에 대한 구체적인 세부 사항을 포함하세요.

예시 3:

프롬프트: 자연에 대한 시를 생성하세요.
지침: 자연 요소와 관련된 설명적 언어와 이미지에 집중하세요.

결론

이러한 프롬프트 엔지니어링 지침을 따르면 NLP 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 명확한 지침, 구체적인 예시, 역할 기반 프롬프트 등 각 기술은 모델이 더 정확하고 관련성이 높은 출력을 생성하도록 안내하는 데 중요한 역할을 합니다.