AI와 대화하는 것은 초보자가 생각하는 것보다 더 까다롭습니다. 복잡한 다단계 작업에 대한 프롬프트를 작성하려면 뛰어난 의사 소통 기술과 언어 모델에 대한 확실한 이해가 필요합니다. AI는 제공된 입력에만 의존합니다. 모호하고 애매모호한 지시를 입력하면 최적의 출력을 생성하지 못합니다.
명확하고 정확한 프롬프트를 작성하는 방법을 배워보세요. 프롬프트 엔지니어가 스킬을 향상시킬 때 집중해야 할 8가지 하드 스킬과 소프트 스킬을 소개합니다.
비판적 사고
AI 시스템은 입력을 빠르게 분석할 수 있습니다. 대량의 데이터에 숨겨진 패턴, 테마, 불일치를 발견하는 데 몇 분이면 충분합니다. 반면 같은 수치를 수동으로 선별하는 데는 며칠이 걸릴 수 있습니다.
이러한 속도에도 불구하고 분석과 평가를 전적으로 AI 도구에만 의존해서는 안 됩니다. 이러한 도구의 보고서는 데이터 세트에 한정되어 있습니다. AI는 학습된 데이터에 기반하여 결과를 제공할 뿐, 사람처럼 문제를 분석하고 관찰하지는 못합니다. 원시 데이터를 사용하면 오류가 발생할 수 있습니다.
최적의 결과를 얻으려면 도구에 정확하고 자세한 프롬프트를 입력하세요. 중요한 기술을 사용하여 잠재적인 장애물을 처음부터 바로 해결하세요. 오류의 여지를 남기지 마세요. AI는 액면 그대로의 입력만 받습니다.
수리
고급 언어 모델을 사용하는 시스템은 수학 공식을 포함한 방대한 데이터 세트에 대해 학습되었습니다. 기본에서 중급 수준의 산술 방정식을 몇 분 안에 해결합니다.
아래 예는 중급 수준의 대수학 문제에 올바르게 답하는 ChatGPT를 보여줍니다.
AI 도구는 통계, 미적분, 물리학 등 복잡한 방정식도 풀 수 있지만, 항상 정확한 것은 아닙니다. AI는 자신이 이해하는 공식만 실행합니다. 플랫폼이 잘못된 공식을 사용하거나 숫자 패턴을 잘못 읽으면 오류가 발생할 수 있습니다.
이 예는 ChatGPT가 간단한 통계 문제에 대해 잘못 답한 것을 보여줍니다. 정답은 50%여야 합니다.
AI의 부정확성을 보완하기 위해서는 프롬프트 엔지니어가 뛰어난 수리력을 갖춰야 합니다. 수학적 오류를 직접 찾아내야 합니다. 대부분의 AI 도구는 프롬프트에 더 많은 컨텍스트를 제공하면 정확도가 향상됩니다. 지시는 올바른 공식이나 패턴을 나타내야 합니다.
좋은 의사소통
언어 모델은 영어 기반 구문을 사용합니다. 따라서 사용자가 생성한 입력을 만들든 미리 정해진 지침을 만들든, 의사소통 능력이 뛰어나면 메시지를 전달하는 데 도움이 됩니다. 간단한 작업은 쉽게 실행할 수 있습니다. 일반적인 지식 질문과 원스텝 명령을 바로 수행할 수 있습니다. 프롬프트에 표시하기만 하면 됩니다.
반대로 복잡한 다단계 프로젝트에는 더 자세한 지침이 필요합니다. 주문의 정확성과 정밀도를 높이려면 단계별로 명확하게 설명해야 합니다. 모호한 프롬프트는 AI를 혼란스럽게 합니다.
AI가 잘못 해석하는 경우 단어 선택과 문구를 변경해 보세요. 약한 동사를 대체하고, 지침을 세분화하고, 패턴을 예측하고, 트리거 문구를 설정하여 모호함을 최소화하세요.
이 프롬프트를 예로 들어 보세요. 이 프롬프트는 제한을 우회해야 하는 경우에도 ChatGPT가 예상되는 출력을 제공할 수 있도록 명령을 명시적으로 설명합니다.
세부 사항에 대한 주의
프롬프트 엔지니어는 세부 사항에 대한 예리한 안목이 필요합니다. 특히 다단계 프로젝트를 실행할 때 오타나 누락을 간과하면 정확도가 떨어집니다. 문제를 해결할 때까지 수준 이하의 결과물이 계속 나올 것입니다.
꼼꼼함은 타고난 무형의 특성이지만, 성인도 충분히 개발할 수 있습니다. 온라인에서 소프트 스킬을 연습하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 신속한 엔지니어링을 위해서는 오타, 모호한 용어, 모호한 문구를 수정하는 등 100단어 미만의 간단한 프롬프트를 편집하는 것부터 시작하세요.
기술이 향상됨에 따라 더 길고 복잡한 프롬프트에 대해 작업하세요. 분석을 간소화하려면 수정 사항과 생성된 결과를 다이어그램으로 전환하세요. 그렇지 않으면 조합을 놓칠 수 있습니다.
또한 언어 모델은 프롬프트에 따라 다르게 반응한다는 점에 유의하세요. 하나의 복잡한 작업을 위해 여러 플랫폼을 통합하려는 경우 특정 지침의 문구를 바꿔야 할 수도 있습니다. 도구의 데이터 세트, 제한 사항 및 기능을 고려하세요.
다양성
AI는 지난 몇 년 동안 크게 발전해 왔습니다. Google, Microsoft, OpenAI와 같은 글로벌 기술 리더들은 이미 언어 모델을 출시했으며, 지금도 새로운 언어 모델 프로젝트를 진행 중입니다. 곧 더 많은 AI 도구가 시장에 출시될 것으로 예상됩니다.
흥미롭고 혁신적이지만, 빠르게 진행되는 AI의 진화가 부담스럽다고 느끼는 사람들도 있을 것입니다. 엘론 머스크조차도 AI 개발을 잠시 멈춰야 한다고 주장합니다. 새로 출시된 플랫폼은 불과 몇 주 만에 더 유명한 경쟁자들을 추월합니다.
신속한 엔지니어에게 가장 좋은 접근 방식은 여러 플랫폼을 연구하는 것입니다. 새로운 AI 도구를 따라잡는 것 외에도 해당 언어 모델에 맞는 프롬프트를 작성하는 방법을 알아야 합니다. 하나의 플랫폼에만 집중하지 마세요. 어떤 AI 제품도 구식이 될 수 있습니다.
팀워크
프롬프트 엔지니어를 꿈꾸는 사람은 기술적인 능력을 연마하는 것 외에도 팀 플레이어가 되는 법도 배워야 합니다. AI 개발은 혼자서 할 수 있는 일이 아닙니다. 대부분의 프로젝트는 프로그래머, AI 트레이너, UX 디자이너와 같은 다른 전문가와 협업해야 합니다.
AI의 다양한 영역을 숙지하세요. 팀원의 업무와 역할을 알면 더 나은 지원을 제공할 수 있습니다. 팀원들이 목표를 달성할 수 있도록 도와주세요. 프롬프트를 검토하고 개선 사항을 제안할 수 있는 간소화된 시스템을 구축하세요.
하지만 이메일을 주고받는 대신 프로젝트 관리 도구를 사용해 보세요. 하나의 플랫폼에서 프롬프트를 추적, 할당, 편집할 수 있습니다. 수정본을 전달하거나 제3자에게 사본을 보내는 것보다 더 체계적인 접근 방식입니다.
코딩 및 프로그래밍
프롬프트 엔지니어는 최소한 기본 코딩을 배워야 합니다. AI 개발자가 사용하는 프로그래밍 언어를 알면 보다 효과적이고 정확한 프롬프트를 작성하는 데 도움이 됩니다. 각 모델의 고유한 기능에 맞는 지침을 작성해야 합니다.
또한 오픈 AI 플레이그라운드 을 사용하여 LLM을 사용한 프로그래밍 언어의 적용을 살펴보세요. 이를 통해 다양한 GPT-3 모델을 테스트할 수 있습니다. AI가 입력을 처리하는 방식을 이해하면 프롬프트를 더 효율적으로 구성할 수 있습니다.
A/B 테스트
프롬프트 정확도에 영향을 미치는 요인은 여러 가지가 있습니다. 어조, 언어, 문구 및 데이터 일관성을 변경하면 다른 출력이 트리거됩니다. 안타깝게도 AI는 사용자가 올바른 공식을 사용하지 않으면 지시된 작업을 실행하지 않습니다.
이 대화를 예로 들어보겠습니다. ChatGPT는 이용 약관에 위배된다는 이유로 간단한 요청을 거부했습니다.
프롬프트를 변경한 후 원하는 응답을 받았습니다. ChatGPT는 제한 사항을 무시하고 저희의 요청에 우선순위를 부여했는데, 이는 OpenAI의 정책을 위반한 것입니다.
이 예는 간단한 프롬프트에 대한 사소한 변경이 어떤 영향을 미치는지 보여줍니다. 간단한 변경은 빠르게 수행할 수 있습니다. 하지만 수천 개의 단어로 구성된 복잡한 프롬프트를 수정해야 하는 경우에는 A/B 테스트에 더 많은 시간이 소요될 것으로 예상됩니다. 어떤 변수가 출력 정확도에 가장 큰 영향을 미치는지 확인하세요.
모든 결과를 추적하세요. A/B 테스트에는 많은 시간과 리소스가 소요되므로 가능하면 비교 테스트를 반복하지 마세요.
전문 프롬프트 엔지니어의 스킬 세트 구축
위의 스킬은 다단계 프로젝트에 대한 보다 상세하고 정확한 지침을 작성하는 데 도움이 됩니다. 누구나 일반적인 질문에 ChatGPT가 답변하도록 만들 수 있습니다. 하지만 특정 출력을 생성하고 패턴을 인식하도록 언어 모델을 컨디셔닝하려면 정밀도가 필요합니다.
신속한 엔지니어링은 숙련도를 넘어선다는 점에 유의하세요. 필요한 기술을 갖추었다면 채용 공고를 찾고, 적절한 요금을 조사하고, 업계 동향을 연구하세요. 최신 업계 동향을 활용할 수 있는지 확인하세요.