AI 요약관련 정보

• 프롬프트 엔지니어링은 AI에게 효과적인 답변을 유도하기 위해 질문의 맥락과 지침을 최적화하는 기술입니다. 💡
• OpenAI는 프롬프트 엔지니어링의 효과를 공식적으로 인정하며, LLM이 질문 자체를 학습하는 In-Context Learning을 활용합니다. ✅
• 예시 없이 질문하는 Zero-Shot Prompting은 일반적으로 피상적이고 일반적인 답변을 유도합니다. ❓
• 여러 예시나 구체적인 맥락을 제공하는 Few-Shot Prompting은 AI 답변의 관련성과 정확도를 크게 향상시킵니다. 🎯
• 사고 과정을 예시로 보여주는 Chain-of-Thought (CoT) Prompting은 AI가 더 정확하고 상세한 추론 과정을 거쳐 답변하도록 돕습니다. 🤔
• "단계별로 생각해보자"와 같은 문구를 추가하는 Zero-Shot CoT는 예시 없이도 AI의 정확도와 구체성을 획기적으로 높이는 효과적인 기법입니다. 🚀
• AI에게 특정 역할(예: 시니어 개발자)을 부여하는 역할 프롬프팅은 해당 페르소나에 맞춰 답변을 맞춤화하여 이해도를 높입니다. 🎭
• "단계별로 생각해보자"를 활용한 Zero-Shot CoT는 기본적인 Zero-Shot보다 훨씬 높은 정확도를 보여주며, Few-Shot CoT에 버금가는 성능을 발휘합니다. 📈
• 효과적인 프롬프팅의 핵심은 AI에게 구체적인 맥락과 명확한 지시사항을 제공하고, 모호한 표현을 피하는 것입니다. ✍️
• 지침과 맥락을 ### 또는 """ 같은 구분자로 명확히 분리하면 ChatGPT의 경우 18%까지 정확도가 향상될 수 있습니다. 🧱
• AI의 잘못된 답변을 줄이려면, 사실을 먼저 말하도록 지시하거나, 불확실한 정보는 불확실하다고 명시하게 하고, 자기 비판 프롬프트를 활용할 수 있습니다. 🛠️
• 프롬프트 엔지니어링은 모든 AI 모델의 성능을 향상시키며, 모델별로 효과의 정도는 다를 수 있지만 전반적인 개선을 가져옵니다. ✨
• 시스템 지침을 미리 설정하는 것은 유용하지만, AI가 이를 일관되게 지킬 것이라는 보장은 없습니다. 🔄