Ch02-04. Prompt Engineering

 

 

프롬프트 엔지니어링: 개념과 최적화 전략

프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 대규모 언어 모델(LLM)이 특정 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 입력(프롬프트)을 최적화하는 기술입니다.

이 기술을 활용하면 LLM의 성능을 극대화할 수 있으며, 모델의 응답을 더욱 정확하고 일관되게 만들 수 있습니다.

1. 프롬프트 엔지니어링이란?

프롬프트 엔지니어링은 LLM이 사용자의 요청을 더 잘 이해하고, 기대하는 출력을 생성할 수 있도록 입력을 조정하는 과정입니다.

이를 위해 다음과 같은 요소를 고려해야 합니다:

• 명확한 지시 제공 - 모델이 수행할 작업을 구체적으로 정의
• 입력 형식 최적화 - 자연어 기반의 입력 데이터 제공
• 문맥 추가 - 참고 자료나 배경 정보 제공
• 출력 스타일 설정 - JSON, Markdown 등 원하는 형식 적용

2. 프롬프트 엔지니어링 전략

(1) 명확한 지시 제공

LLM이 올바른 답변을 생성할 수 있도록 구체적인 지시를 제공해야 합니다.

🚫 잘못된 예시:

"이 문장을 요약해 줘."

✅ 올바른 예시:

"다음 문장을 50자 이내로 요약해 주세요. 핵심 정보를 유지하면서 간결하게 작성해 주세요."

(2) 단계별 추론 (Chain-of-Thought, CoT)

LLM이 복잡한 문제를 단계별로 해결할 수 있도록 유도하는 기법입니다.

✅ 예제:

Q: 한 개의 사과를 하루에 하나씩 먹으면 5일 동안 몇 개의 사과가 필요한가?
A: 먼저 하루에 1개의 사과를 먹는다고 가정하면, 5일 동안 필요한 사과의 개수는 5개입니다.
따라서 정답은 5개입니다.
        

(3) Few-shot Prompting (예제 제공)

LLM이 패턴을 학습할 수 있도록 몇 가지 예제를 제공하는 기법입니다.

✅ 예제:

Q: "강아지를 좋아하세요?"를 프랑스어로 번역하세요.
A: "Aimez-vous les chiens?"

Q: "오늘 날씨가 어때?"를 프랑스어로 번역하세요.
A: "Quel temps fait-il aujourd'hui?"
        

(4) 문맥 추가 (Context Injection)

LLM이 정답을 정확하게 도출할 수 있도록 배경 정보를 포함하는 방식입니다.

✅ 예제:

<문서 정보>
2024년 올림픽 개최지는 프랑스 파리입니다.

Q: 2024년 올림픽은 어디에서 개최되나요?
A: 2024년 올림픽은 프랑스 파리에서 개최됩니다.
        

3. LLM과 In-Context Learning (ICL)

ICL은 LLM이 예제만 보고 패턴을 학습하여, 추가적인 학습 없이도 특정 작업을 수행할 수 있도록 하는 기법입니다.

기법	설명
In-Context Learning (ICL)	LLM이 예제만 보고 즉시 패턴을 인식하여 수행
Instruction Tuning	모델을 학습시켜 특정 작업을 더 잘 수행하도록 최적화

4. 결론

프롬프트 엔지니어링은 LLM을 효과적으로 활용하기 위한 핵심 기술입니다.

명확한 지시 제공, 단계별 추론, 예제 포함, 문맥 추가 등을 활용하면 더욱 정교한 결과를 얻을 수 있습니다.