프롬프트 엔지니어링이란 무엇입니까? 예를 들어 설명

ChatGPT 와 같은 생성 인공 지능의 폭발적인 증가 로 인해 일부 작업이 쓸모 없게 된다는 것은 비밀이 아닙니다 . 그러나 그것은 또한 새로운 일자리를 창출할 것입니다. 서서히 추진력을 얻고 있는 이러한 새롭고 흥미로운 역할 중 하나는 "신속한 엔지니어링"입니다.

프롬프트 엔지니어링은 ChatGPT와 같은 AI 시스템과의 상호 작용을 개선하여 최적의 응답을 생성하는 프로세스입니다. 신속한 엔지니어는 AI가 가장 정확하고 유용한 답변을 제공하도록 안내할 올바른 질문이나 명령을 만듭니다.

이 기사에서 우리는 프롬프트 엔지니어링의 매혹적인 세계를 탐구할 것입니다. 신속한 엔지니어링 프로세스에 대해 논의하고 실제 응용 프로그램과 영향을 강조하며 몇 가지 과제와 제한 사항을 검토합니다.

그것에 들어가자!

목차

• 프롬프트 엔지니어링이란 무엇입니까?
• 신속한 엔지니어링 프로세스란 무엇입니까?
• 신속한 엔지니어는 무엇을 합니까?
  • 예 1: 고객 지원 챗봇
  • 예 2: AI 지원 콘텐츠 생성
  • 예 3: 과학 연구에서의 AI
• 프롬프트 엔지니어링에 코딩이 필요합니까?
• 신속한 엔지니어가 되려면 어떻게 해야 합니까?
• 신속한 엔지니어링으로 수익을 창출하는 방법은 무엇입니까?
• 마지막 생각들

프롬프트 엔지니어링이란 무엇입니까?

인공 지능 에 대한 뉴스에 관심을 기울이면 "신속한 엔지니어링"이라는 용어를 자주 접하게 될 것입니다. 그러나 이것이 정확히 무엇을 의미합니까?

간단히 말해서 프롬프트 엔지니어링은 AI 언어 모델이 원하는 응답을 생성하도록 안내하기 위해 프롬프트라고 하는 효과적인 쿼리 또는 입력을 만드는 방법입니다.

OpenAI의 GPT-4 와 같은 대규모 언어 모델은 자연어 처리를 사용하여 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 매우 발전된 대화 파트너입니다. 그러나 그들은 대화를 시작하기 위해 프롬프트에 의존합니다. 질문이나 명령을 표현하는 방식은 받는 응답에 상당한 영향을 미칩니다.

예를 들어 언어 모델에서 프랑스의 수도를 알고자 하는 시나리오를 생각해 보십시오. "프랑스"와 같이 모호한 입력을 제공하면 AI 모델이 찾고 있는 특정 정보를 이해하지 못할 수 있습니다.

프랑스의 지리, 역사 또는 경제에 대한 정보와 같은 다양한 결과를 반환할 수 있습니다.

그러나 "프랑스의 수도는 어디입니까?"와 같이 프롬프트를 보다 구체적으로 조정하면 모델이 "파리"라는 정확한 답을 제공할 가능성이 높습니다.

신속한 엔지니어링은 단순한 사실 확인 쿼리에 국한되지 않습니다. 창의적인 콘텐츠 생성 및 개인화된 권장 사항 제공에서 고객 서비스 자동화 및 과학 연구 지원에 이르기까지 광범위한 응용 프로그램에 적용됩니다.

이러한 더 복잡한 상황에서 신속한 엔지니어링을 위해서는 더 많은 컨텍스트를 추가하거나 문구를 미세 조정하거나 모델의 출력에 영향을 줄 수 있는 다른 요인을 실험해야 합니다.

보다 강력한 언어 모델의 출현으로 신속한 엔지니어링의 중요성이 증폭되었습니다. 이러한 모델은 교육 데이터와 주어진 특정 프롬프트를 기반으로 응답을 생성합니다. 즉, 프롬프트를 만드는 것은 잠재력을 최대한 활용하는 데 중요합니다.

기술 이해와 언어적 뉘앙스를 결합하는 예술이자 과학이며 AI 시스템과의 상호 작용이 심화됨에 따라 필수 기술이 되고 있습니다.

다음 섹션에서는 프롬프트 엔지니어링 프로세스가 어떤 것인지 살펴보겠습니다.

신속한 엔지니어링 프로세스란 무엇입니까?

신속한 엔지니어링의 세계로 뛰어들면 프로세스가 실제로 어떻게 생겼는지 궁금할 수 있습니다.

AI 모델에 대한 질문이나 진술을 공식화하는 간단한 작업처럼 보일 수 있지만 실제로는 잘 구조화되고 반복적인 프로세스가 필요합니다.

프로세스를 더 잘 이해하기 위해 이를 분해하고 몇 가지 유형의 예를 살펴보겠습니다.

1. 목표 정의 : AI 프롬프트 엔지니어링 프로세스의 첫 번째 단계는 명확한 목표를 설정하는 것입니다. AI가 무엇을 생성하기를 원하십니까? 재생 가능 에너지에 대한 블로그 아이디어를 찾고 있는 콘텐츠 제작자라면 AI가 잠재적인 블로그 제목 또는 주제 목록을 생성하도록 하는 것이 목표일 수 있습니다.

2. 초기 프롬프트 만들기 : 목표를 염두에 두고 초기 프롬프트를 작성할 때입니다. 이것은 목표에 따라 질문, 명령 또는 시나리오의 형태를 취할 수 있습니다. 이전 예에 따라 초기 프롬프트는 "재생 에너지에 대한 5개의 블로그 게시물 주제 제안"일 수 있습니다.

3. 프롬프트 테스트 : 초기 프롬프트를 언어 모델에 입력하고 응답을 분석합니다. 여기에서 모델은 일반적인 재생 에너지 주제 목록을 생성할 수 있습니다. 관련이 있을 수 있지만 원하는 고유한 각도나 특이성이 부족할 수 있습니다.

4. 응답 분석 : 이 단계에는 AI가 생성한 출력을 신중하게 검토하는 단계가 포함됩니다. 목표와 일치합니까? 기대치와 완전히 일치하지 않는 경우 부족한 부분을 기록해 두십시오. 블로그 주제 생성 예에서 주제가 구체적이지 않거나 너무 일반적이라는 것을 알 수 있습니다.

5. 프롬프트 다듬기 : 테스트와 분석을 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 프롬프트를 수정할 때입니다. 여기에는 더 구체적으로 만들고, 더 많은 컨텍스트를 추가하거나 문구를 변경하는 것이 포함될 수 있습니다. 예를 들어 초기 프롬프트를 "재생 에너지 부문의 혁신적인 솔루션에 초점을 맞춘 5개의 블로그 주제를 제안하세요."로 세분화할 수 있습니다.

6. 프로세스 반복 : 프롬프트가 원하는 응답을 생성하도록 모델을 일관되게 안내하는 것에 만족할 때까지 테스트, 분석 및 개선 단계를 반복합니다. 블로그 주제 생성 예제에서는 모델이 고유하고 구체적이며 요구 사항에 맞는 주제를 제안할 때까지 여러 번 반복해야 할 수 있습니다.

7. 구현 : 프롬프트가 원하는 결과를 지속적으로 산출하면 챗봇 대화, AI 기반 연구 도구, 콘텐츠 생성기 또는 기타 응용 프로그램의 일부인지 여부에 관계없이 실제 응용 프로그램에 배포할 준비가 된 것입니다.

Prompt Engineering은 분석적 사고, 창의성 및 기술적 통찰력의 매혹적인 조합입니다. 단순히 질문하는 것이 아니라 가장 유용한 응답을 이끌어내기 위해 올바른 방법으로 올바른 질문을 하는 방법을 배우는 것입니다.

언어 모델에 대한 이해를 지속적으로 개선하고 보다 진보된 신속한 엔지니어링 기술을 개발함에 따라 AI로 달성할 수 있는 가능성은 사실상 무한합니다.

이를 염두에 두고 다음 섹션에서 프롬프트 엔지니어가 작업할 몇 가지 프로젝트를 살펴보겠습니다.

신속한 엔지니어는 무엇을 합니까?

그렇다면 프롬트 엔지니어는 정확히 어떤 일을 하나요?

기본적으로 프롬프트 엔지니어는 AI 및 언어 모델에 대한 이해를 활용하여 AI 시스템이 원하는 응답을 생성하도록 안내하는 효과적인 프롬프트를 만듭니다.

신속한 엔지니어가 다양한 시나리오에서 작업하는 방법에 대한 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

예 1: 고객 지원 챗봇

일반적인 고객 쿼리를 처리하기 위해 챗봇을 구현하려는 회사를 상상해 보십시오 . 신속한 엔지니어는 고객을 더 잘 지원하기 위해 고객으로부터 필요한 정보를 추출할 수 있는 프롬프트를 설계하기 위해 노력할 것입니다.

예를 들어 고객이 "로그인할 수 없습니다"라고 말하면 프롬프트 엔지니어는 챗봇이 다음과 같이 응답하도록 설계할 수 있습니다. 로그인을 시도할 때 오류 메시지가 표시됩니까?” 이 프롬프트는 문제를 해결하는 데 도움이 되는 보다 구체적인 정보를 추출하도록 설계되었습니다.

예 2: AI 지원 콘텐츠 생성

또 다른 시나리오에서 작가가 AI 도구를 사용하여 콘텐츠 아이디어를 생성한다고 가정해 보겠습니다. "아이디어"와 같이 잘못 설계된 프롬프트는 관련 없는 주제의 배열을 생성합니다.

신속한 엔지니어는 "2023년 지속 가능한 패션 트렌드와 관련된 5가지 블로그 주제 아이디어 생성"과 같이 보다 정확한 프롬프트를 만들 것입니다. 이 프롬프트는 작성자가 필요로 하는 목표 결과를 생성할 가능성이 더 큽니다.

예 3: 과학 연구에서의 AI

AI를 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 가설을 생성하는 연구원을 생각해 보십시오. 연구원은 처음에 "데이터 분석"으로 모델에 메시지를 표시할 수 있습니다. 그러나이 모호한 프롬프트는 초점이 맞지 않는 분석으로 이어질 수 있습니다.

대신 프롬프트 엔지니어는 "데이터를 분석하여 변수 A와 변수 B 사이의 잠재적 상관 관계를 식별합니다."와 같이 프롬프트를 보다 구체적으로 구체화하는 데 도움을 줍니다.

프롬프트 엔지니어 역할의 주요 측면은 모델의 응답을 기반으로 프롬프트를 테스트하고 개선하는 반복 프로세스입니다. 이를 위해서는 AI 시스템이 가능한 최상의 응답을 생성하도록 안내하기 위해 여러 주기의 조정이 필요한 경우가 많습니다.

요컨대, 신속한 엔지니어는 기술적 이해와 언어적 기교를 결합하여 AI와의 상호 작용을 형성합니다.

그들은 AI 언어 모델의 힘을 활용하려는 모든 팀의 필수적인 부분이며, 그들의 작업은 이러한 복잡한 도구를 다양한 애플리케이션에 대해 액세스 가능하고 유용하며 효율적으로 만드는 데 중추적입니다.

프롬프트 엔지니어링에 코딩이 필요합니까?

프롬프트 엔지니어링에 대한 일반적인 질문은 코딩 기술이 필요한지 여부입니다. 짧은 대답은 반드시 그런 것은 아니지만 도움이 될 수 있다는 것입니다 .

본질적으로 프롬프트 엔지니어링은 언어 모델이 작동하는 방식을 이해하고 특정 출력으로 안내하는 효과적인 프롬프트를 만드는 것입니다.

컴퓨터 과학 학위나 머신 러닝 엔지니어가 될 필요는 없지만 언어 원리, 분석적이고 창의적으로 생각하는 능력, AI 모델 및 AI 시스템에 대한 이해가 필요합니다. 함께 일하고 있습니다.

그렇긴 하지만, 프로그래밍에 대한 어느 정도의 친숙함은 특히 신속한 엔지니어링의 보다 기술적인 또는 고급 응용 분야에서 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 GPT-4 와 같은 언어 모델로 작업할 때 일반적으로 API를 통해 모델과 상호 작용하며 그 중 중요한 측면은 코드를 작성하는 것입니다.

또한 모델의 이전 응답 또는 사용자 입력을 기반으로 프롬프트를 동적으로 조정하는 것과 같이 보다 복잡한 프롬프트 전략을 구현하려는 경우 기술 배경이 필요합니다.

또한 강화 학습을 사용하여 더 복잡한 작업에 대한 특정 유형의 프롬프트에 더 잘 응답하기 위해 언어 모델을 미세 조정하는 데 관심이 있다면 코딩 기술과 기계 학습 원리에 대한 더 깊은 이해가 필요합니다.

결론적으로 코딩 기술이 없어도 신속한 엔지니어링을 시작할 수 있지만 프로그래밍에 능숙하면 더 많은 기회를 열고 더 깊은 수준에서 현장에 참여할 수 있습니다.

좋은 소식 은 코딩 학습에 관심이 있는 사람들이 사용할 수 있는 많은

신속한 엔지니어가 되려면 어떻게 해야 합니까?

AI 세계에서 신속한 엔지니어링의 중요성이 증가함에 따라 많은 사람들이 이를 경력으로 추구하거나 기존 역할에 통합하는 데 관심을 갖는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 하지만 어떻게 하면 신속한 엔지니어가 될까요?

다음은 전문 프롬프트 엔지니어의 몇 가지 단계입니다.

1. AI와 기계 학습에 익숙해지기 : AI와 기계 학습의 기본 원리를 이해하는 것은 신속한 엔지니어 작업을 고려하는 모든 사람에게 필수적입니다. 이러한 영역에서 견고한 기반을 제공할 수 있는 많은 온라인 과정과 리소스가 있습니다.

2. 언어 모델에 대해 알아보기 : 프롬프트 엔지니어링은 주로 언어 모델과의 상호 작용에 관한 것이므로 이러한 모델에 대한 깊은 이해가 중요합니다. BERT, GPT-3, GPT-4 등과 같은 다양한 AI 시스템 및 AI 모델에 대해 알아보고 학습 방법과 응답 생성 방법을 이해합니다.

3. 대규모 언어 모델 실험 : 즉각적인 엔지니어링 작업에 관심이 있다면 직접 경험하는 것이 가장 좋은 학습 방법 중 하나입니다. OpenAI를 포함한 많은 AI 연구 조직은 언어 모델과 상호 작용할 수 있는 API를 제공합니다. 다양한 프롬프트를 만들어 보고 모델이 어떻게 반응하는지 관찰하세요.

4. 프롬프트 기술 이해 : 언어 및 기계 학습 모델을 실험하면서 다양한 프롬프트에 응답하는 패턴을 알아차리기 시작합니다. 모델의 출력을 효과적으로 안내하는 방법을 더 잘 이해하기 위해 다양한 프롬프트 기술에 대해 조사하고 배웁니다.

5. 강력한 언어 능력 보유 또는 개발 : 훌륭한 프롬프트 엔지니어는 강력한 언어 구사력이 있어야 하며 다양한 프롬프트가 모델의 응답에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 창의적이고 분석적으로 생각할 수 있어야 합니다.

6. 코딩 배우기(선택 사항이지만 권장됨) : 꼭 필요한 것은 아니지만 코딩 기술은 신속한 엔지니어로서의 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. AI와 기계 학습에서 일반적으로 사용되는 Python과 같은 프로그래밍 언어를 배우는 것이 특히 도움이 될 수 있습니다.

7. 최신 정보 유지 : AI 분야는 빠르게 발전하고 있으며 새로운 기술과 모델이 항상 개발되고 있습니다. 귀하의 기술이 관련성을 유지하도록 최신 연구 및 개발에 대한 최신 정보를 얻으십시오.

8. 경험 쌓기 : 마지막으로 신속한 엔지니어링에 능숙해지는 가장 좋은 방법은 경험을 통한 것입니다. 자신의 프로젝트를 진행하든, 다른 사람과 공동 작업을 하든, 즉각적인 엔지니어링과 관련된 역할에 고용되든 지속적인 연습이 핵심입니다.

신속한 엔지니어가 되는 것은 목적지보다 여정에 가깝습니다. 지속적인 학습과 연습이 필요하지만 언어, 창의성 및 AI의 교차점에 흥미를 느끼는 사람들에게는 보람 있고 만족스러운 길이 될 수 있습니다.

신속한 엔지니어링으로 수익을 창출하는 방법은 무엇입니까?

AI가 우리 삶의 모든 측면에 계속 스며들면서 신속한 엔지니어링의 역할이 더욱 중요해지고 수익성이 높아졌습니다. 하지만 이 신흥 분야에서 어떻게 돈을 벌 수 있을까요? 다음은 신속한 엔지니어링 기술로 수익을 창출할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

1. 정규직 채용 : AI 언어 모델이 더 많은 비즈니스 및 서비스에 통합됨에 따라 많은 회사에서 AI 상호 작용을 개선하기 위해 정규직 신속한 엔지니어를 고용하고 있습니다. 이러한 역할은 기술 회사 및 AI 신생 기업에서 AI를 서비스에 통합하는 대기업에 이르기까지 다양한 산업에서 찾을 수 있습니다. 이러한 기회를 찾으려면 AI, 기계 학습 및 데이터 과학 분야의 채용 공고를 주시하십시오.

2. 프리랜서 : 좀 더 유연한 근무 방식을 선호한다면 신속한 엔지니어로서의 프리랜서가 훌륭한 선택이 될 수 있습니다. 많은 기업이 AI 최적화를 필요로 하지만 정규직 직원에 대한 필요성이나 리소스가 없습니다. Upwork 또는 PromptBase와 같은 프리랜서 플랫폼에서 서비스를 제공하거나 자체 웹사이트를 만들어 고객을 유치할 수 있습니다.

3. 컨설팅 : 평판이 좋고 신속한 엔지니어링에 대한 광범위한 경험이 있는 경우 컨설팅 서비스 제공을 고려할 수 있습니다. 많은 조직이 AI 애플리케이션을 탐색하기 시작했으며 AI 모델과 효과적으로 상호 작용하는 방법에 대한 전문가 지침을 중요하게 생각합니다.

4. 훈련 및 교육 : 신흥 분야로서 신속한 공학 교육에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 온라인 과정을 만들거나 개인화된 교육 세션을 제공하거나 해당 주제에 대한 책을 쓸 수도 있습니다.

5. AI 콘텐츠 제작 : 프롬프트 엔지니어는 자신의 기술을 사용하여 AI로 만든 콘텐츠를 생성하여 돈을 벌 수도 있습니다. 여기에는 AI가 생성한 기사, 책 또는 판매하거나 마케팅에 사용할 수 있는 기타 형식의 콘텐츠 작성이 포함될 수 있습니다.

6. AI 도구 구축 및 판매 : 기술력과 프로그래밍 언어 경험이 있다면 효과적인 프롬프트 엔지니어링을 활용한 AI 도구를 구축할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 도구를 기업이나 개인에게 판매할 수 있습니다.

모든 분야와 마찬가지로 신속한 엔지니어로서 돈을 버는 능력은 전문 지식 수준, 명성, 서비스에 대한 시장 수요 등 여러 요인에 따라 달라집니다.

또한 빠르게 발전하는 분야이므로 AI 및 기계 학습의 최신 개발에 대한 최신 정보를 유지하는 것이 성공을 위해 필수적입니다.

올바른 기술과 능동적인 접근 방식을 사용하면 흥미진진한 신속한 엔지니어링 세계에서 기회에 제한이 없습니다!

마지막 생각들

이 가이드에서 살펴본 것처럼 신속한 엔지니어링은 언어, 기술 및 창의성의 흥미진진한 교차점에 있습니다.

이 신흥 분야는 인공 지능 기계의 필수 톱니바퀴가 되어 AI와 보다 효과적으로 통신하고 이러한 강력한 도구를 보다 쉽게 ​​접근하고 실용적으로 만들 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링의 핵심은 AI 언어 및 기계 학습 모델을 안내하기 위한 입력을 만드는 것과 관련이 있지만 단순한 질문을 하거나 명령을 내리는 것 이상입니다. 이러한 모델이 다양한 프롬프트에 어떻게 반응하는지 이해하고 이러한 프롬프트를 반복하고 개선하여 모델의 출력을 우리의 목표에 맞추는 것입니다.

Prompt Engineering은 콘텐츠 생성에서 고객 서비스, 데이터 분석에서 교육에 이르기까지 다양한 부문에서 이미 응용 프로그램을 찾고 있습니다. 그리고 AI가 계속 진화하고 성숙해짐에 따라 신속한 엔지니어링의 중요성과 영향력은 더욱 커질 것입니다.

AI 애호가, 개발자, 콘텐츠 제작자 또는 기술의 미래에 관심이 있는 사람이라면 신속한 엔지니어링을 이해하면 귀중한 기술을 습득할 수 있습니다!

ChatGPT와 제너레이티브 AI가 세상을 어떻게 바꿀 것인지 자세히 알아보려면 아래 동영상을 확인하세요.