고급 프롬프트 설계

(DALL·E prompt: A fauvism oil painting of a prompt engineer unlocking the lock of chains that tightly tie Prometheus.)

 

 

고급 프롬프트 설계에는 다양한 기술이 사용됩니다. 

-   One-shot prompting: 적은 양의 예시만으로도 새로운 데이터를 생성하는 능력을 갖는 프롬프트입니다.

-   Few-shot prompting: 몇 개의 예시를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 능력을 갖는 프롬프트입니다.

-   Chain-of-Thought (CoT) prompting: 사용자의 질문에 대한 답변으로부터 새로운 질문을 생성하여 대화를 이어가는 능력을 갖는 프롬프트입니다.

-   Self-Consistency Prompt: 모델이 생성한 출력물이 일관성을 유지하도록 하는 프롬프트입니다.

-   Knowledge Generation Prompting: 지식 생성을 위한 프롬프트로, 모델이 지식을 생성하고 다양한 분야에서의 질문에 대답할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

-   ReAct Prompting: 모델의 출력물에 대한 사용자의 반응을 분석하여, 모델의 성능을 개선하는 능력을 갖는 프롬프트입니다.

-   Reverse Prompt Engineering: 모델이 생성한 출력물을 통해, 사용자가 원하는 입력을 추론하는 능력을 갖는 프롬프트입니다.

-   PAL (Program Aided Language Model): 외부 프로그램과의 상호작용을 통해 모델의 출력물을 개선하는 능력을 갖는 프롬프트입니다.

-   Adversarial Prompting: 모델의 성능을 개선하기 위해 적대적인 방법을 사용하는 프롬프트입니다.

이러한 다양한 고급 프롬프트 설계 기술은 자연어처리와 인공지능 기술의 발전으로 함께 발전해나가고 있으며, 사용자의 요구사항에 맞게 적용되어 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상됩니다.

 

나만의 프롬프트를 만드는 5단계 방법

1. 목표 파악
2. 브레인스토밍
3. 프롬프트 구성하기
4. 재구성
5. 실험, 수정 및 반복

 

실험적인 프롬프트의 예와 분석

실험적인 프롬프트는 기존에 없던 새로운 주제나 상황에 대한 응답을 생성하기 위해 사용되는 프롬프트입니다. 이는 기존에 사용되던 프롬프트에 대한 의존도를 낮추고, 보다 창의적이고 유연한 응답을 생성할 수 있도록 합니다.

예를 들어, "컴퓨터가 생각하는 사람의 인간성"이라는 실험적인 프롬프트가 있다고 가정해봅시다. 이를 기반으로 언어 모델은 "컴퓨터가 생각하는 인간성은 인간의 감정이나 느낌과 같은 것이 아니라, 일정한 규칙과 알고리즘에 따라 동작하는 것으로 볼 수 있습니다. 이러한 인간성은 기계학습을 통해 모델링이 가능하며, 컴퓨터가 인간을 대신할 수 있는 분야에서 발전할 것입니다."와 같은 응답을 생성할 수 있습니다.

이러한 실험적인 프롬프트를 활용하여 언어 모델의 창의성과 유연성을 높이는 것은 중요한 연구 주제입니다. 실험적인 프롬프트는 언어 모델이 새로운 주제나 상황에서도 잘 작동할 수 있도록 하는 방법으로 활용될 수 있습니다.

또한, 실험적인 프롬프트를 통해 언어 모델이 문제를 다른 관점에서 바라볼 수 있게 하여, 새로운 해결 방법을 찾아낼 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 언어 모델의 창의성과 혁신성을 높이고, 다양한 분야에서 응용할 수 있는 기술을 개발할 수 있습니다.

하지만, 실험적인 프롬프트를 사용할 때에는 일반화 문제가 발생할 수 있습니다. 새로운 주제나 상황에 대한 응답을 생성할 때에는 해당 분야나 상황에 대한 지식이 필요합니다. 따라서, 실험적인 프롬프트를 사용하여 언어 모델을 학습할 때에는 일반화 문제를 고려하여야 합니다. 이를 위해서는 언어 모델이 다양한 데이터를 학습하고, 다양한 분야나 상황에 대한 지식을 습득할 수 있도록 노력해야 합니다.

실제로 Openai Discord Prompt Library에 올라온 여러가지 프롬프트 실험들을 소개하고자 한다. 

 

 

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