오늘은 챗GPT 프롬프트에 대해 이야기해 볼까 합니다. 대화형 인공지능, 특히 자연어 처리 모델의 성능을 향상하고 원하는 응답을 더 정확하게 얻는 방법 중 하나라고 하는 이 프롬프트. 이 프롬프트가 무엇이고, 어떻게 사용해야 하는지 살펴보도록 하겠습니다.
챗GPT 프롬프트 (Prompt)
대화형 인공지능 챗봇이 출현하면서 아니 어쩌면 챗GPT가 유명해 지면서 라는 말이 더 어울리지 모르지만, 프롬프트 엔지니어링이란 말들이 보이기 시작했어요. 이 프롬프트 엔지니어링은 자연어 처리(NLP) 모델에 더 많은 맥락과 정보를 제공해서 모델의 성능을 향상하는 기술이라고 합니다.
일반인 관점에서 이러한 프롬프트 엔지니어링 기술까지는 접근하지 못해도, 물론 그럴 필요도 없지만, 우리가 자주 사용하는 이놈의 챗GPT, Claude, Llama3.1 등 에게 뭔가를 요구했을때, 이들이 내가 원하는 방향으로 비교적 정확하게 응답하게 하는 방법은 무엇일까를 고려해 보면 이러한 프롬프트 엔지니어링 기술을 간단하게 학습할 수 있으면 좋지 않을까 생각하게 됩니다.
그러던 중, Meta의 llama 홈페이지에 관련한 프롬프트 가이드가 있더라고요. 챗GPT를 처음 사용할 때 OpenAI 홈페이지나 관련 블로그를 그렇게 찾아도 눈꼽만큼도 찾을 수 없었던 관련 내용이 Meta에 떠~억!
이 가이드를 읽다보면 왠지 챗GPT나 Claude에서도 다 통용될 것 같은 일반적인 내용인 것으로 보입니다. 이 이유로 프롬프트 구성에 가장 중요한 몇 가지를 예로 들면 다음과 같기 때문입니다.
- 명확하고 간결한 프롬프트 작성
- 예를 들어, "관광지 추천해 줘"라는 프롬프트보다는 "파리에서 가장 인기 있는 관광지 3공을 추천해 줘"와 같이 구체적인 정보를 제공하는 것이 더 효화적입니다.
- 모델의 역할과 맥락 제공
- 이 부분에서 Llama만의 포멧이 있지만, 의미상으로 보면 챗GPT나 Claude에서도 적용될 내용으로, 예를 들어, "너는 지금부터 인공지능 관련 언어분석 전문가야", "너는 여행에 관련된 추천을 제공하는 AI야"처럼 시스템 메시지를 사용해 AI가 어떤 역할을 수행해야 하는지를 명확히 지시하는 것이 인공지능 모델이 대화의 목적을 이해하고, 맥락에 맞는 대답을 하는데 도움이 됩니다.
- 단계적 지시
- 복잡한 작업을 요청할 때 프롬프트를 단계적으로 나눠 제시하는 것이 효과적입니다. 예를 들어, 여행 계획을 세우는 경우 "첫 번째 단계로 방문할 도시를 추천해줘" 처럼 작업을 세분화함으로써 모델이 한 단계씩 작업을 수행할 수 있도록 지시할 수 있습니다. 이는 긴 대화나 복잡한 작업에서 모델의 성능을 유지하고, 명확한 답변을 얻는데 유용합니다.
- 환각(Hallucination) 줄이기
- 이 부분은 모델에 따라 조금 차이가 있기는 합니다만, 증빙할 수 있는 사실, 검증할 수 있는 사실로 인공지능이 대답하는 부분을 다시 체크할 수 있도록 요구하는 것입니다. 예를 들면, 인공지능 모델에게 어떤 요청을 할 때, 대답을 증명할 수 있는 사이트 링크나 언론 기사, 블로그 링크를 확인하고 제시하도록 하다거나, 원문자료의 원문을 제시하도록 할 수 있습니다.
이 가이드를 읽으며 드는 결론은 아직 Llama는 자연어 처리에 있어서 챗GPT 보다는 조금 낮은 수준에 있구나! 였어요. 이는 다음 이어지는 이 들의 비교하고 챗GPT의 특징으로 정리해 봤어요.
챗GPT와 llama3의 프롬프트 비교
Llama와 챗GPT는 각각 다른 목적과 설계 철학을 가지고 개발된 대화형 인공지능 모델입니다. 이에 따라 프롬프트 작성 방식에도 차이가 있으며, 각 모델에 맞는 최적의 프롬프트 작성 방법이 존재합니다.
구조와 형식
- Llama의 프롬프트는 특정한 형식과 구조를 준수하도록 설계되어 있습니다. 예를 들어, Llama 프롬프트는
<|begin_of_text|>와 같은 특별한 토큰을 사용해 대화의 시작과 끝을 명확히 표시하고, 시스템, 사용자, 그리고 AI 메시지 간의 역할을 분명히 구분합니다. 이는 특히 대화의 일관성을 유지하고, 명확한 역할 구분이 필요한 시나리오에서 유용합니다. - 챗GPT의 프롬프트는 상대적으로 자유로운 형식을 허용합니다. 사용자는 특정 형식에 구애받지 않고 자연스러운 언어로 프롬프트를 작성할 수 있습니다. 챗GPT는 다양한 문맥에서 유연하게 반응할 수 있도록 설계되었으며, 특정 토큰이나 구조 없이도 대화 흐름을 유지하고 적절한 응답을 생성합니다.
유연성
- Llama는 구조화된 프롬프트와 명확한 역할 구분을 요구하기 때문에, 특정한 응답을 얻기 위해서는 세밀한 프롬프트 설계가 필요합니다. 이는 복잡한 시나리오에서 예측 가능한 결과를 얻는 데 유리하지만, 유연성이 다소 제한될 수 있습니다.
- 챗GPT는 훨씬 더 유연한 접근 방식을 제공합니다. 사용자는 간단한 질문부터 복잡한 지시까지 다양한 형태의 프롬프트를 사용할 수 있으며, 챗GPT는 이를 이해하고 자연스럽게 응답합니다. 이 유연성 덕분에 챗GPT는 일상 대화부터 복잡한 정보 제공에 이르기까지 폭넓은 응용이 가능합니다.
콘텍스트 처리
- Llama는 대화의 맥락을 구조화된 프롬프트 내에서 유지하도록 설계되어 있으며, 특정한 맥락에서 명확한 역할을 수행하도록 유도됩니다. 이는 시스템이 일관된 맥락을 유지하며 작동하게 하여 복잡한 대화 시나리오에서도 높은 성능을 보입니다.
- 챗GPT는 대화의 흐름을 자연스럽게 유지하며, 프롬프트에서 명시적으로 요구하지 않아도 이전 대화 내용을 기억하고 반영할 수 있습니다. 이는 사용자가 중간에 추가적인 지시 없이도 맥락을 계속 이어나가는 데 유리합니다.
사용자 피드백과 반복적 학습
- Llama는 사용자가 원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트를 더 세밀하게 조정해야 하는 경우가 많습니다. 이는 사용자가 정확한 결과를 얻기 위해 여러 차례의 시도와 조정이 필요함을 의미합니다.
- 챗GPT는 사용자의 피드백을 기반으로 반복적인 조정 없이도 적절한 응답을 생성하는 데 능숙합니다. 사용자는 프롬프트를 수정하지 않고도 자연스럽게 대화를 이어나갈 수 있으며, 필요에 따라 점진적으로 프롬프트를 수정해 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
챗GPT 프롬프트만의 특징
- 자연스러운 언어 처리: 챗GPT는 정해진 형식 없이도 자연스러운 언어로 작성된 프롬프트를 처리하는 데 매우 능숙합니다. 이는 사용자가 복잡한 명령어를 기억할 필요 없이, 평소 사용하는 언어로 질문하거나 지시할 수 있음을 의미합니다.
- 다양한 응답 생성: 챗GPT는 단순한 정보 제공에서 창의적인 작업까지, 다양한 형태의 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 챗GPT가 단순한 질문 응답을 넘어, 사용자의 요구에 따라 시나리오 생성, 글쓰기, 요약 등 다양한 작업을 수행할 수 있음을 의미합니다.
- 대화의 흐름 유지: 챗GPT는 맥락을 이해하고 유지하는 데 강점을 보이며, 대화의 흐름을 중단시키지 않고 자연스럽게 이어나갈 수 있습니다. 이는 사용자가 복잡한 대화를 나눌 때, 이전 내용과의 일관성을 유지할 수 있게 해 줍니다.
- 유연한 피드백 반영: 챗GPT는 사용자가 피드백을 통해 프롬프트를 조정할 때, 이에 신속하게 반응하며 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. 이는 특히 사용자가 여러 번의 시도를 통해 원하는 결과를 얻고자 할 때 매우 유용합니다.