효과적인 프롬프트 만들기

프롬프트 작성가이드 

- 분명한 목적 설정: 무엇을 알고 싶은지 명확하게 설정

- 질문의 구체성: 너무 일반적이거나 모호한 질문은 피하기

- 문맥 제공: 필요한 경우, 문맥을 제공하여 더 정확한 답변을 얻을 수 있음

- 언어와 톤: 명확하고 간결한 언어를 사용하되, 원하는 톤(격식, 캐쥬얼) 유지

 

프롬프트 수정 가이드:

gpt의 답변이 어느 부분이 부족한지 분석

키워드 추가, 제거 : 더 구체적이고 다른 키워드 사용

문맥을 추가하거나 수정하여 답변의 정확성 높임

질문 재구성: 질문을 다르게 표현

 

 ex)  AI 모델의 원리를 설명해줘 -> 신경망이 이미지를 어떻게 인식하는지 설명해줘

 만약 답변이 너무 기술적이면, "더 간단하게 설명해줄래?" 수정 요청

 

페르소나 설정하기:

"네가 OO 역할을 하기 원해"  와 같이 모델에게 특정 역할이나 캐릭터를 부여하여 그에 맞는 답변을 유도하도록 한다. 

 

블록 구분하기:

프롬프트 시작 부분에 명령을 입력하고 ### 또는 """을 사용하여 지시문과 제공 정보를 구분

예시: 아래 텍스트에서 주요 내용을 글머리 기호 목록을 요약해줘. 텍스트: """{텍스트 붙여넣기}"""

 

Zero-shot에서 Few- shot 으로:

예제를 하나씩 제공하면서 예시를 보여주면서 단계를 올리는 방법이다. 

zero- shot: 교육기술인 CASE표준을 주제로 내 AIEd 채널에 사용할 유튜브 스크립트를 작성해줘.

few-shot: 아래 예시를 참조해서 IMGGlobalLearningConsortium의 CASE표준을 주제로 내 AIEd 채널에 사용할 5분 분량의 유튜브 스크립트를 작성해줘.

 

실제 프롬프트 작성:

아래 텍스트에서 주요 내용을 글머리 기호 목록으로 요약해줘. 
텍스트:“””{텍스트 붙여넣기}“””

답변이 아래와 같이 추출된다. 

아래 텍스트에 언급된 중요한 개쳬를 추출해줘. 먼저 모든 선수이름을 추출해주고, 그 다음 내용에 맞는 특정 주제를 추출하고, 마지막으로 전반적인 주제를 추출해줘

"""
{텍스트}
"""
-선수이름: <comma_separated_list_of_player_names>
- 특정 주제:
- 전체 주제:

질문이 끝나면 초기화를 진행한다. new chat을 만드는 것으로도 초기화를 진행할 수 있다. 

프롬프트 처리 단위 - 토큰

자연어처리에서 쓰이는 단어조각이다.

chatgpt의 기억공간인 context는 대화내용을 참조할 수 있는 최대 한계가 정해져 있다. 

8k context:  대략적으로 A4용지 약 3~4장 분량의 텍스트를 처리

32k context: A4 용지 12~16장 분량의 텍스트를 처리 

 

https://platform.openai.com/tokenizer

위 링크에 접속해서 토크나이징을 진행해보았다. 

단어를 형태소별로 분리를 해주었다. kimchi는 고유명사인데 잘 못알아듣는 듯 하다. 10개의 토큰수가 사용이 되었다. 

token IDs 로 보면 토큰 아이디를 볼 수 있음. 

한국어로 했을 때, 영어보다 토큰 수가 더 많음을 알 수 있다. 

 

 

출처: udemy 프롬프트 엔지니어 - Fundamental 과정