추론(Reasoning) 프롬프트 설계 및 효과적인 프롬프팅 방법

5. 추론(Reasoning) 프롬프트 설계

Reasoning 작업은 주어진 정보와 관련하여 추론을 수행하는 작업입니다. Reasoning 프롬프트를 설계하는 과정은 다음과 같습니다.

1.  데이터 준비: Reasoning 작업을 위해 필요한 데이터를 수집하고 정제합니다. 데이터는 작업과 관련이 있어야 하며, 품질이 좋아야 합니다. 데이터의 양과 다양성도 중요합니다.
    
2.  작업 정의: Reasoning 작업을 명확하게 정의합니다. 입력과 출력의 형식을 결정합니다. 예를 들어, 주어진 정보로부터 결론을 도출하는 작업이 있습니다.
    
3.  모델 선택: Reasoning 작업을 수행할 인공지능 모델을 선택합니다. 모델은 작업에 적합하고 성능이 좋아야 합니다.
    
4.  프롬프트 구성: Reasoning 작업에서 프롬프트는 입력과 출력 사이에 있는 명령어입니다. 프롬프트는 구체적이고 작업 및 데이터와 관련이 있어야 합니다. 프롬프트는 모델에게 원하는 결과물을 생성하도록 유도하는 역할을 합니다.
    
5.  성능 평가: Reasoning 작업에서 성능 평가는 모델이 생성한 결과물을 평가하는 것입니다. 평가는 사용자의 요구사항에 따라 다양한 지표로 할 수 있습니다. 평가 결과에 따라 프롬프트를 개선할 수 있습니다.
    

간단한 예시로, 다음과 같은 Reasoning 작업을 수행해보겠습니다.

-   데이터 준비: 토끼와 거북이가 경주하는 이야기를 수집합니다.
-   작업 정의: 토끼와 거북이가 경주하는 이야기를 입력으로 받아서 누가 이겼는지 결론을 도출하는 작업입니다.
-   모델 선택: GPT-3와 같은 대형 언어 모델을 선택합니다.
-   프롬프트 구성: 다음과 같은 형식으로 프롬프트를 구성합니다.

토끼와 거북이 경주 결론을 도출하세요. 이야기: {토끼와 거북이 경주 이야기}

-   성능 평가: 모델이 생성한 결론을 평가합니다. 예를 들어, 이야기에서 토끼가 이긴 경우에는 "토끼가 이겼습니다"라는 결론을 도출해야 합니다. 평가 결과에 따라 프롬프트를 개선할 수 있습니다.

 

 

가장 효과적인 프롬프트 디자인 방법

프롬프트는 모델이 생성할 응답을 정의하는 매우 중요한 요소입니다. 따라서 프롬프트를 올바르게 디자인하면 모델이 생성하는 응답의 정확성과 질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이에 따라 몇 가지 방법을 제시해보겠습니다. 

첫째, 목적에 맞는 Task를 선택해야 합니다. 예를 들어, 요리법을 생성하는 모델을 학습시키기 위해서는 "요리법 생성"이라는 작업을 선택해야 합니다. 이를 통해 모델이 어떤 작업을 수행해야 하는지 명확히 파악할 수 있습니다.

둘째, 구체적인 Context를 제공해야 합니다. 프롬프트의 Context는 모델이 응답을 생성하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 따라서 Context는 모델이 생성하는 응답의 정확성을 크게 향상시키는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, "당신이 오늘 먹은 점심은 무엇인가요?"라는 프롬프트에서 "오늘"이라는 구체적인 Context를 제공하면 모델이 생성하는 응답의 정확성이 향상됩니다.

셋째, 적절한 Prompt Type을 선택해야 합니다. 프롬프트의 유형은 모델이 생성해야 할 응답의 유형을 나타냅니다. 예를 들어, "정보 요청" 프롬프트는 모델이 정보를 제공해야 하는 상황에서 적합합니다.

넷째, 충분한 Prompt Length를 설정해야 합니다. 프롬프트의 길이는 모델이 생성하는 응답의 복잡성을 결정합니다. 짧은 프롬프트는 모델이 생성하는 응답의 정확성을 향상시키지만, 더 긴 프롬프트는 모델이 생성하는 응답의 복잡성을 높일 수 있습니다.

다섯째, 사용자와의 일관된 Prompt Language을 사용해야 합니다. 프롬프트의 언어와 문체는 모델이 생성하는 응답의 스타일과 톤을 결정합니다. 예를 들어, 캐주얼한 대화 스타일의 프롬프트는 모델이 생성하는 응답도 캐주얼한 대화 스타일로 생성될 가능성이 높습니다. 반면에, 엄격하고 전문적인 스타일의 프롬프트는 모델이 생성하는 응답도 해당 분야의 전문 용어와 스타일을 따르게 됩니다. 따라서, 사용자와의 대화를 모방하는 프롬프트의 경우, 일상적인 대화에서 사용되는 언어와 문체를 사용하는 것이 좋습니다.

예를 들어, "뭐 하고 있어?"와 같은 캐주얼한 문체의 프롬프트를 사용하면 모델은 일상적인 대화를 따라갈 수 있는 응답을 생성할 가능성이 높습니다. 반면에, "최근 연구에서 어떤 발견이 있었나요?"와 같은 전문적인 문체의 프롬프트를 사용하면 모델은 해당 분야의 전문 용어와 스타일을 따르는 응답을 생성할 가능성이 높아집니다.

따라서, 프롬프트 엔지니어는 대화의 목적과 상황에 맞는 언어와 문체를 선택하여 사용자와 일관된 프롬프트를 제공해야 합니다. 이를 통해 모델이 생성하는 응답이 사용자와의 대화에 적합하며, 높은 품질의 결과를 얻을 수 있습니다.

 

DALL·E (prompt: watercolor illustration of Michelangelo's The last judgement)