프롬프트 엔지니어링

프롬프트 엔지니어링 - 챗GPT, 바드, 빙, 하이퍼클로바X까지 한 권으로 끝내기
반병현 지음 / 생능북스 / 2023년 10월

세계적인 물리학자인 '리처드 파인만(Richard Feynman)'은 "당신이 어떤 개념을 이해하지 못한다면, 그것을 쉽게 설명할 수 없다"고 했습니다. 이는 인공지능 분야에서도 마찬가지로 중요한 원칙 중 하나입니다.

'프롬프트 엔지니어링'은 사용자가 챗GPT나 바드와 같은 인공지능 언어모델에게 전달하는 텍스트 입력을 조작하고 조절하여 원하는 답변이나 작업을 얻는 과정을 의미합니다. 이는 언어 모델을 효율적으로 활용하고 지능적인 대화나 효율적인 정보 검색을 가능케 합니다.

인공지능 언어모델로 부터 원하는 결과를 얻기 위해서는 적절한 프롬프트를 설계하는 것이 필수적이라 하겠습니다.

오늘 소개해 드리는 <프롬프트 엔지니어링>에서는 특이하게도 질문의 관점이 아닌 답변의 관점에서 프롬프트 엔지니어링을 바라보고 있습니다. 즉, AI로 부터 좋은 답변을 얻어내기 위해 사용할 수 있는 모든 기법을 '프롬프트 엔지니어링'이라 보고 있다는 이야기 입니다.

책에서는 지금까지 알려진 프롬프트 엔지니어링 기법과 저자가 고안한 기법들을 작동 원리에 따라 분류하고, 각 기법의 이름을 이해하기 쉽게 직관적으로 정의하고 있답니다. 물론 관련 커뮤니티에서 사용되는 이름과는 조금 다를 수 있을 겁니다.

AI에 제공할 명령어를 설계하고, 이를 토대로 AI로 부터 더 유용한 답변을 유도한다는 관점에서 LLM(거대 언어 모델)의 본질적 기능과 다양한 기초 프롬프트 활용개념을 설명하고, 점진적으로 최신 기법들을 안내하고 있어 초심자로 부터 중급자들까지 모두 포섭하고 있는 것이 특징입니다.

챗GPT나 바드 등의 LLM(거대 언어 모델) 기반의 AI는 구글이 개발한 '트랜스포머 기술'을 기반으로 하며, 트랜스포머는 자연어 처리 및 기타 시퀀스 데이터 처리 작업에서 효과적으로 사용되는 핵심 기술 중 하나인 "어텐션(Attention)" 기술을 기반으로 만들어졌습니다. 현대의 초거대 AI는 태생적으로 어텐션의 특징을 그대로 계승하고 있음을 기억할 필요가 있습니다.

또한 저자의 지적처럼 LLM은 인간이 언어를 사용하는 방식에 대해 이해하고 학습한 AI일 뿐, 지식을 정확하게 전달하기 위해 만들어진 AI가 아니라는 사실입니다. 그래서 LLM이 잘못된 지식을 사실처럼 전달할 수 있음을 명확히 기억해야 합니다. (할루시네이션, 환각)

책에서는 아주 단순한 명령어 태스크 즉, 텍스트 변형, 요약, 분류, 감정분석, 확장 등의 활용 예를 보여주며 '태스크 프롬프트'에 대한 기본 개념 설명으로 부터 시작해서 'LLM의 구조와 원리를 고려한 기법들'과 '어텐션의 집착성을 고려한 기법들'과 같이 좀 더 고차원의 프롬프트 기법들로 범위를 넓혀갑니다.

AI를 사람처럼 대하며, 질의 응답을 역전시키거나 논리적 추론을 해본다거나, 문법 적합성 판단 등의 과제를 제시하면서 LLM의 구조와 원리를 파악할 수 있게 배려하고 있습니다.

특히, 단기간에 최선의 결과를 받아와야하는 상황이나, 평문으로 입력하면 AI가 제대로 알아듣지 못하는 상황에서 사용자가 사전에 미리 설정값을 입력하여 AI의 답변을 조절할 수 있는 "가상 하이퍼파라미터 기법"은 매우 유용할 것으로 보입니다.

마지막 장인 프롬프트 엔지니어링의 미래에서 저자는 사람의 도움 없이도 스스로 인터넷을 탐색하고, 스스로 프롬프트를 작성하고 그 프롬프트를 따라 챗GPT를 활용하여 임무를 수행하는 "오토GPT"의 소개하며, 일반인들은 기본적인 프롬프트의 작성 원리만 공부하고, 실제 작업은 오토GPT와 같은 솔루션을 사용하는 것이 경제적이고, 효율적이라 주장합니다.

이처럼 직접 프롬프트 엔지니어링을 수행하는 AI 서비스를 비즈니스 모델로 창업하는 스타트업이 늘고 있는 이 시점에서 과연 프롬프트 엔지니어링을 공부하는 것이 미래를 위해 도움이 될 것인지를 고민하지 않을 수 없습니다.

저자의 주장처럼 우리 모두가 자동차를 설계하거나 수리하는 사람은 아니지만 면허증을 꼭 따야한다는 의미에서 프롬프트 엔지니어링에 대한 지속적인 관심 그리고 관련 학습은 산업 패러다임 체인저가 되고 있는 LLM에 대한 이해와 활용이라는 측면에서 의미있는 도전이라 생각합니다.

프롬프트 엔지니어에 관심이 있는 분 나아가 생성형 AI 비즈니스를 이해하고자 하시는 분들의 일독을 권합니다.