텍스트 요약과 질의응답 프롬프트 설계

1. 텍스트 요약 (Text Summarization) 프롬프트 설계

 

텍스트 요약(Text Summarization)은 긴 문서나 글을 짧게 요약하는 작업을 말합니다. 예를 들어, 뉴스 기사를 읽을 때 요약된 내용을 먼저 확인하는 경우가 있습니다. 이런 경우에 사용되는 것이 바로 텍스트 요약 기술입니다.

1. 데이터 준비: Text Summarization 작업을 위한 데이터를 수집하고 정제해야 합니다. 이 데이터는 핵심 정보를 담고 있으며, 충분한 양과 다양성이 있어야 합니다.
2. 작업 정의: Text Summarization 작업을 명확하게 정의해야 합니다. 이 작업은 입력으로 주어진 긴 텍스트를 요약하여 짧은 텍스트로 변환하는 것입니다.
3. 모델 선택: Text Summarization 작업을 위한 인공지능 모델을 선택해야 합니다. 이 모델은 큰 양의 텍스트 데이터를 학습하고, 정확한 요약 결과를 생성할 수 있어야 합니다.
4. 프롬프트 구성: Text Summarization 작업을 위한 프롬프트는 요약할 텍스트와 요약 결과를 생성하는 방식을 포함해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같은 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

요약할 텍스트: {요약할 텍스트} 요약 결과: {요약 결과}

5. 성능 평가: 생성된 요약 결과를 평가하여 모델의 성능을 확인할 수 있습니다. 이를 위해서는 다양한 평가 지표를 사용할 수 있으며, 예를 들어 ROUGE나 BLEU 지표를 사용할 수 있습니다.

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ROUGE(Remember-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)와 BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)는 텍스트 요약 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 지표입니다. ROUGE는 생성된 요약 문장이 원본 문서에서 얼마나 많은 정보를 포함하고 있는지를 평가합니다. 예를 들어, ROUGE-1은 생성된 요약문과 원본 문서에서 공통으로 나타난 단어의 수를 세어서 평가합니다. ROUGE-2는 공통으로 나타난 단어의 묶음(바이그램)을 세어서 평가합니다. ROUGE-L은 가장 긴 공통 하위 시퀀스(Longest Common Subsequence)의 길이를 사용하여 평가합니다.
BLEU는 기계 번역 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 지표입니다. 생성된 요약문과 원본 문서에서 공통으로 나타난 단어의 수를 세어서 평가합니다. 예를 들어, BLEU-1은 생성된 요약문과 원본 문서에서 공통으로 나타난 단어의 비율을 계산합니다. BLEU-2는 바이그램, BLEU-3은 트라이그램(3개의 단어 묶음), BLEU-4는 4개의 단어 묶음의 비율을 계산합니다.

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2. 질문응답 (Question Answering) 프롬프트 설계

 

Question Answering 작업을 위한 프롬프트를 설계하는 과정은 다음과 같습니다:

1. 데이터 준비: QA 작업에 필요한 데이터를 수집하고 정제해야 합니다. 이 데이터는 질문과 답변 쌍으로 구성되며, 최대한 다양한 주제와 언어로 된 데이터를 사용하는 것이 좋습니다.
2. 작업 정의: QA 작업은 주어진 질문에 대한 정확한 답변을 생성하는 것입니다. 따라서 프롬프트에서는 입력으로 받을 질문을 정확히 정의하고, 모델이 생성해야 할 답변 형식을 결정해야 합니다.
3. 모델 선택: QA 작업에 적합한 모델을 선택해야 합니다. 예를 들어, BERT나 RoBERTa와 같은 사전 학습된 언어 모델은 QA 작업에서 좋은 성능을 보입니다.
4. 프롬프트 구성: 프롬프트는 입력으로 받은 질문에 대한 정확한 답변을 생성하도록 유도해야 합니다. 따라서 프롬프트는 질문에 대한 추가 정보나 제한 조건을 제공하고, 모델이 생성한 답변의 형식을 지정해야 합니다.
5. 성능 평가: 프롬프트가 생성한 답변을 평가하여 정확성을 확인해야 합니다. 이를 위해 사전에 답변을 수집하고, 이를 기준으로 생성된 답변과 비교하여 정확도를 평가하는 것이 좋습니다.

예를 들어, "What is the meaning of life?"라는 질문에 대한 답변을 생성하는 프롬프트를 설계해보겠습니다.

1. 데이터 준비: 생각할 수 있는 모든 답변을 수집하고, 이를 정제하여 사용할 수 있습니다. 이 경우, 다양한 철학적, 종교적, 과학적 관점에서 생각한 답변을 수집할 수 있습니다.
2. 작업 정의: "What is the meaning of life?"라는 질문에 대한 다양한 답변을 생성하는 작업입니다.
3. 모델 선택: GPT-3와 같은 대형 언어 모델을 선택합니다.
4. 프롬프트 구성: 다음과 같은 형식으로 프롬프트를 구성합니다.

질문: What is the meaning of life? 답변:

5. 성능 평가: 프롬프트가 생성한 다양한 답변 중에서 인간의 판단과 일치하는 정확한 답변을 찾아내는지 평가합니다. 이를 위해 다양한 철학적, 종교적, 과학적 관점에 생각한 답변을 평가하여 프롬프트를 개선할 수 있습니다.

Stable Diffusion (prompt: ai-robot-painted-by-dr-seuss)