[GPT]프롬프트 엔지니어링 기법

1) 제로샷 프롬프트 (Zero-shot Prompt)
제로샷 프롬프트는 별도의 예시나 힌트를 제공하지 않고, 질문이나 요청을 바로 던지는 방식을 말합니다. 즉, 모델이 어떤 예시도 받지 않은 상태에서, 주어진 질문이나 명령만으로 답변을 생성하는 것을 의미합니다. 이는 새로운 작업이나 주제에 대한 일반화된 능력을 평가할 때 주로 사용됩니다.

예시 문장 1: "고양이에 대해 글을 작성해 주세요."
예시 문장 2: "주식 시장에서 발생할 수 있는 주요 리스크를 설명해 주세요."
예시 문장 3: "머신러닝의 기본 개념을 설명해 주세요."

 

2) 원샷 프롬프트 (One-shot Prompt)
원샷 프롬프트는 한 가지 예시를 제공한 후, 모델에게 그 예시에 기반한 응답을 생성하도록 요구하는 방식입니다. 단 한 번의 예시만으로 모델이 동일한 패턴을 따를 수 있는지 평가할 때 사용됩니다.

예시 문장 1: "고양이에 대한 글을 아래와 같은 형식으로 작성해 주세요. 예: '고양이는 사람에게 친근한 반려동물입니다. 그들은 독립적이면서도 애정이 깊습니다.'"
예시 문장 2: "주식 시장에서 발생할 수 있는 리스크를 다음과 같은 형식으로 설명해 주세요. 예: '경기 침체는 기업 실적 악화와 투자자의 신뢰 저하로 이어질 수 있습니다.'"
예시 문장 3: "머신러닝의 기본 개념을 다음 예시처럼 설명해 주세요. 예: '머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 미래 예측을 가능하게 하는 기술입니다.'"

 

3) 체이닝 프롬프트 (Chaining Prompt)
체이닝 프롬프트는 질문을 연속적으로 제시하여 점진적으로 세부적인 답변을 이끌어내는 방식입니다. 첫 질문에 대한 답변을 바탕으로 후속 질문을 던져서 점점 더 구체적인 답을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 문제를 단계적으로 해결할 수 있습니다.

예시 문장 1: "고양이에 대해 글을 작성해 주세요. 고양이의 특징은 무엇인가요?" → "그들의 행동 방식은 어떠한가요?" → "고양이가 사람과 상호작용하는 방식은 무엇인가요?"
예시 문장 2: "주식 시장에서 발생할 수 있는 주요 리스크는 무엇인가요?" → "그 리스크들이 기업 실적에 어떤 영향을 미치나요?" → "이러한 리스크를 최소화할 방법은 무엇인가요?"
예시 문장 3: "머신러닝이란 무엇인가요?" → "머신러닝의 주요 학습 방식에는 어떤 것들이 있나요?" → "지도 학습과 비지도 학습의 차이점은 무엇인가요?"

 

4) 라벨링 프롬프트 (Labeling Prompt)
라벨링 프롬프트는 질문에 대해 원하는 답변의 속성이나 형식을 미리 지정한 후, 그에 맞게 모델이 답을 생성하도록 요구하는 방식입니다. 예를 들어, 답변이 "짧고 간결해야 한다"거나 "설명이 자세해야 한다"와 같은 기준을 설정하는 것입니다.

예시 문장 1: "고양이에 대해 짧고 간결하게 설명해 주세요. 최대 50자로 작성해 주세요."
예시 문장 2: "주식 시장 리스크에 대한 설명을 100자 내외로 간단하게 해 주세요."
예시 문장 3: "머신러닝의 기본 개념을 아주 구체적이고 세부적으로 설명해 주세요. 최소 200자로 작성해 주세요."