챗GPT의 열풍과 함께 프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI 모델과의 상호작용에서 주목을 받고 있습니다. 컴퓨터가 인간의 언어를 그대로 입력받아 명령을 수행할 수 있는 발전에도 불구하고, 여전히 인간의 생각을 정확하게 구현하는 것은 어려운 일입니다. 입력이 항상 원하는 결과로 이어지지 않기 때문에, 원하는 결괏값에 최대한 가까워지도록 입력을 다듬는 과정을 일컬어 프롬프트 엔지니어링이라고 합니다.
프롬프트 엔지니어링이란?
프롬프트 엔지니어링은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)에서 원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트를 만들고 최적화하는 과정입니다. 프롬프트는 AI 모델이 출력을 생성하기 위해 입력하는 텍스트를 의미하며, 이를 통해 모델은 학습한 내용 가운데 특정 내용을 탐색하도록 안내받아 목표에 맞는 결과를 생성합니다.
명령, 맥락 정보, 입력 데이터, 출력 데이터
프롬프트에는 명령, 맥락 정보, 입력 데이터, 출력 데이터 등이 포함될 수 있으며, 결과의 품질은 프롬프트가 얼마나 많은 정보를 제공하고 얼마나 잘 구성되어 있는지에 따라 달라집니다.
‘제로샷(zero-shot)’과 ‘퓨샷(few-shot)’
프롬프트 엔지니어링은 주로 ‘제로샷(zero-shot)’과 ‘퓨샷(few-shot)’ 두 가지 기법으로 나뉩니다. 제로샷은 예시를 제공하지 않고 간단한 명령어를 입력하여 결과를 얻는 방식이며, 퓨샷은 소량의 샘플 정보를 활용하여 모델을 학습시키는 방식입니다. 기업들은 프롬프트 엔지니어 수요에 발맞춰 이를 활용하는 새로운 직업을 만들고 있으며, 관련 마켓플레이스도 성장 중입니다.
그러나 일부 전문가들은 프롬프트 엔지니어링의 필요성에 의문을 제기하며, AI 모델의 출력을 예측하기 어렵다는 주장과 함께 논쟁이 있습니다. 앞으로는 올바른 프롬프트를 확보하는 문화와 기술적 과제에 대한 해결이 필요하며, 프롬프트 엔지니어의 역할이 어떻게 진화할지에 대한 관심이 남아있습니다.