AI 요약관련 정보

• 프롬프트는 인스트럭션, 컨텍스트, 예제, 입력/출력 데이터 형식의 5가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있으며, 이들은 LLM의 응답 방향을 결정합니다. 🧩
• 인스트럭션은 프롬프트의 가장 강력한 어텐션을 유도하며, 일반적으로 제일 앞에 배치되지만 강조하고 싶은 내용에 따라 순서를 조정할 수 있습니다. 🎯
• 예제(Example)는 원하는 입력-출력 예시를 제공하여 모델의 생성 방식을 안내하며, 동시에 추가적인 컨텍스트 정보로도 활용될 수 있는 다용도성을 가집니다. 💡
• 제로샷, 원샷, 퓨샷 기법은 예제 제공 여부와 개수에 따라 나뉘며, 제로샷은 생성 편향이 없지만 위험할 수 있고, 퓨샷은 모델을 특정 방향으로 길들여 책임감 있는 답변을 유도하는 데 유용합니다. 🧪
• 예제를 제공하면 모델이 해당 예시에 맞추려는 생성 편향이 생기며, 제로샷은 편향이 없고 퓨샷은 편향의 정도를 조절하여 모델의 행동을 제어할 수 있습니다. ⚖️
• Chain of Thought (COT) 기법은 복잡한 문제를 개별적인 쉬운 질문들로 분해하여 순차적으로 해결하도록 유도함으로써, 모델이 단계적으로 사고하고 더 정확한 답변을 생성하게 돕습니다. ⛓️
• LangChain과 같은 도구에서 제공하는 수많은 프롬프트 생성기나 템플릿들이 이러한 기본 프롬프트 원리들을 기반으로 작동함을 이해하는 데 프롬프트 기법에 대한 지식이 필수적입니다. 🛠️
• LangChain의 프롬프트 템플릿은 결국 LLM에 잘 통하는 텍스트 문구를 함수화시켜 놓은 것에 불과하며, 이는 프롬프트 엔지니어링 기법의 실용적 적용 사례입니다. 📜