[프롬프트 엔지니어링]다양한 기법들-퓨샷(Few Shot) 기법, 역할지정 기법, 후카츠 프롬프트 기법, 형식지정 기법, 슌스케 템플릿 기법, 멀티페르소나 기법

Few Shot 기법

 

gpt 최신 모델은 Zero Shot에서도 뛰어난 성능을 보여준다.

하지만 gpt가 스스로 추론해 내지 못하는 영역이나 외부 지식을 활용하려면 Shot을 적절하게 제시할 필요가 있다.

 

 

 

예시를 좀 더 많이 입력하여 원하는 답변을 이끌어내도록 해본다.(Few shot)

 

Few shot 기법은 복잡한 추론의 작업을 다룰 경우, 큰 의미를 갖기 힘들다. 오히려 논리적인 추론의 과정을 의도적으로 무시하거나 위배되도록 정의내릴 때 사용하는 경옫 많다. 

 

역할지정기법

 

AI 모델에 특정 역할을 지정하는 프롬프트 엔지니어링 기법. 

'당신은 작가입니다' 또는 '당신은 천문학자입니다' 와 같은식으로 모델에 페르소나를 부여하는 작업.

'Act as'

 

 

 

후카츠 프롬프트 기법

 

프롬프트

#명령문

당신은 (   )입니다.

이하의 제약조건과 입력문을 토대로 최고의 (   )을 출력해주세요.

 

#제약조건

-(     )

-(     )

 

#입력문

(        )

 

#출력문

 

#을 통해 각각의 단락을 구분해주고, 명령문, 제약조건, 입력문, 출력문 의 4가지 부분을 준수한다.

 

챗gpt의 역할을 명확히 한다.

입력문에서 출력문을 만들 것임을 명확히 한다.

무엇을 출력할 것인지 명확히 한다.

마크업 언어를 이용하여 본문이 아닌 부분을 명확히 한다.

명령을 조목조목 명확하게 한다.

조건을 추가하여 챗gpt로부터 출력을 제어한다. 

 

형식 지정 기법

형식 지정 기법은 후카츠 프롬프트의 파생 또는 확장판으로 이해할 수 있다.

 

프롬프트

#명령문

당신은 (    )입니다. 아래의 제약조건을 참고하여 입력문을 출력형식에 맞게 출력해 주세요.

 

#제약조건

-(      )

-(      )

 

#입력문

- (     ) : (         )

 

#출력형식

(          )

 

 

 

 

 

 

 

슌스케 템플릿 기법

 

슌스케 템플릿 기법은 작업의 결과물을 만들기 위한 재료를 '변수'의 형태로 명시한다.

또한 작업의 순서를 단계적으로 구분하여 명시함으로써 AI 모델이 더 나은 결과를 도출하도록 돕는다. 하지만 슌스케 템플릿 기법은 더 복잡한 작업을 다룰 때는 한계를 가질 수 있다. 모든 변수를 미리 정의하기 어려울 수 있고, 작업을 명시된 순서대로 수행하므로 정형화된 결과물이 도출될 수도 있다. 

 

프롬프트

# 콘텐츠 상세

이 콘텐츠는 블로그 글입니다.

 

# 변수

[독자] = 30대 남성

[키워드] = 애플워치

[흥미] = 애플워치 깨끗하게 쓰는 법

 

#커맨드

[C1] = [키워드]에 대한 [독자]의 [흥미]를 반영하여 [독자]를 대상으로 한 블로그 아웃라인을 작성해 주세요.

[C2] = 아웃라인을 따라 블로그 글을 최종 작성해 주세요.

 

#실행

# run [C1][C2]

 

이 기법은 마크다운을 활용하여 단락을 구분한다. 슌스케 템플릿 기법은 마치 프로그래밍 코드와 유사한 형태와 방식으로 작성되지만, 인공지능 모델이 프롬프트 내용을 코드처럼 순차적으로 실행하는 것은 아님을 유의해야 한다.

'골 시크(Goal Seek)' 프롬프트 기법 - 이 기능은 일반적인 프롬프트나 모호한 지시를 '슌스케 프롬프트에 맞게 구조화 시키는 프롬프트 기법'을 의미한다. 

 

멀티 페르소나 기법

멀티 페르소나 기법은 일본 프롬프트 엔지니어 우치이케 모에가 고안한 '내레이션 유도 생성 기법'과, 일리노이 대학의 왕전 하이롱과 마이크로소프트 리서치 팀의 연구진들이 고안한 솔로 퍼포먼스 프롬프트(Solo Performance Prompt, SPP)의 구조를 하나로 통합한 것이다. 

가상의 등장인물들이 서로 토론하여 상호작용하도록 유도함으로써, 단순한 질문과 답변만으로는 얻기 힘든, 깊이 있는 결과물을 얻어내는 것이 목적이다. 사고의 연쇄(Chain of Thought) 기법이 '단일 페르소나'에서 논리적 구조에 따라 답변을 도출한다면, 멀티 페르소나 기법은 다양한 '멀티 페르소나'가 협력하여 더욱 논리적인 답변을 만들어 낸다. 이 기법을 이용하면 시나리오나 상황에 대한 창의적인 토의, 스토리를 도출할 수 있으며, 대화형 보드게임, 퍼즐문제 해결에서도 높은 성능을 보인다.

 

주요 사용처

1.  시스템 개발 시 다양한 직종의 관점을 담아 초기 토론 진행

2. 긍정론자, 부정론자, 변호사 등의 역할로 다양한 논점 파악

3. 여러 이론이 있는 학설과 주제에 대해 구조와 논쟁의 핵심 파악

 

아래 예시는 '아카데미 내 프로젝트 관한 논쟁'을 멀티 소나 기법으로 다뤄본다. 세명의 등장인물을 만들고 각 논쟁에 대한 관점을 지정한다. 

 

 

멀티페르소나 기법은 단일한 프롬프트로만 결과물을 도출하지 않는다. 내레이션 형태로 수정을 요청하고 추가적인 프롬프트를 제공하여 결과물을 개선하고 확장시킬 수 있다. 

 

 

 

 

사용자는 직접 내레이터로 참여하여 대화의 방향을 유도하고 조정할 수 있다. 사용자가 원하는 방향에 따라 추가적인 질문이나 상황 설정을 주어도 된다. 

 

 

 

 

멀티 페르소나 기법의 한계점, 사용자의 추가 프롬프트 입력에 따라 결과물이 크게 달라져 결과가 일관적이지 않고, 재연이 어렵다. 대화 내용이 길어질 수록 AI모델이 처리할 수 있는 한계점(Token Limit)에 도달할 수 있으므로 맥락과 맞지 않는 응답이 출력될 가능성이 높다.