생성형 AI 기술이 발전하면서 챗GPT와 같은 인공지능 활용은 선택이 아닌 필수가 되었습니다.
금일 오픈AI에서 실시간 커뮤니케이션과 감정적 소통까지 가능한 GPT-4o를 공개하면서, 프롬프트를 가장 잘 활용하는 방법을 연구하는 프롬프트 엔지니어링에 대한 관심도 높아졌습니다.
지난 포스트에서 다룬 제로샷 (Zero-Shot, 예시를 포함하지 않는) 프롬프팅에 이어, 이번에는 퓨샷(Few-Shot) 프롬프팅에 대해 알아보겠습니다.
퓨샷(Few-Shot) 프롬프팅이란?
인공지능 학습에서 샷(Shot)은 예시(Example)를 뜻합니다. 따라서 퓨샷(Few-Shot)은 몇가지 예시(Few examples)를 뜻합니다.
퓨샷 프롬프팅은 AI 모델이 새로운 작업을 수행할 때 소량의 예시를 제공하여, 모델이 해당 작업을 더 정확하게 이해하고 수행하도록 돕는 방법을 뜻합니다.
퓨샷 프롬프팅은 크게
-
작업 (Instructions): 모델이 수행할 작업에 대한 설명 -
예시 (Examples): 모델이 답변을 생성할 때 참고할 예시 -
입력 데이터(Input data): 분석할 데이터 여부에 따라 선택적 활용
로 구분되며, 퓨샷 프롬프팅을 적용한 예시는 아래와 같습니다.
예시 1: 영어 문장 한국어 번역
아래 문장을 한국어로 번역하세요.
예시:
1. 영어: "How are you?"
한국어: "어떻게 지내세요?"
2. 영어: "What is your name?"
한국어: "당신의 이름은 무엇인가요?"
### 번역할 문장
영어: "I am learning Few-Shot prompting"
영어: "I am learning Few-Shot prompting"
한국어: "저는 퓨샷 프롬프팅을 배우고 있습니다"
위 예시는 프롬프트에 번역의 예시를 2개 제공하여, 인공지능이 응답을 적절하게 포매팅(Formatting, 응답을 보기 좋게 정리)하고 작업(영어를 한국어로 번역)을 수행하도록 합니다.
예시 2: 요리 레시피 생성
아래 레시피 생성 예시를 참고해서, 주어진 재료에 따른 새로운 레시피를 만들어 주세요.
예시 1:
재료: 닭고기, 소금, 후추, 마늘
레시피: 닭고기를 작은 조각으로 자릅니다. 소금과 후추로 간을 하고, 팬에 기름을 둘러 마늘을 볶습니다.
마늘이 노릇해 지면 닭고기를 넣고 익을 때까지 볶습니다. 완성된 닭고기를 접시에 담아 냅니다.
예시 2:
재료: 계란, 우유, 설탕, 바닐라
레시피: 보울에 계란을 풀고 우유, 설탕, 바닐라를 넣어 섞습니다. 팬에 기름을 약간 두르고 중불로 예열합니다.
계란과 섞은 혼합물을 팬에 붓고, 천천히 저어가며 익힙니다. 계란이 노릇하게 익으면 접시에 담습니다.
재료: 감자, 올리브유, 소금
레시피: 감자를 깨끗이 씼은 후 껍질을 벗깁니다.
감자를 얇가 썰어 큰 보울에 감자 슬라이르를 넣고, 올리브유를 두릅니다.
감자에 소금을 뿌리고 다시 한번 섞은 후에, 오븐을 200도로 예열합니다.
예열된 오븐에 감자 트레이를 넣고, 20-25분간 감자가 노릇하게 익을 때까지 구워줍니다.
위 예시는 재료를 바탕으로 레시피를 만드는 예시를 2개 제공하여, AI가 이를 참고해 응답을 생성할 수 있도록 합니다.
일반적으로 퓨샷 프롬프팅은 2-5개의 예시를 사용합니다.
퓨샷 프롬프팅의 장점
퓨샷 프롬프팅은 소량의 데이터만으로 인공지능 모델이 작업을 더 정확하게 이해하고, 수행할 수 있도록 합니다.
제로샷 프롬프팅보다는 프롬프트 작성에 더 오랜 시간이 소요되지만, 응답값을 더 정확하게 조절할 수 있습니다.
퓨샷 프롬프팅의 한계
퓨샷 프롬프팅은 인공지능에게 적은 수의 예시만 제공하므로, 주어진 예시의 품질이 낮으면 인공지능이 잘못된 결과를 만들어 낼 확률이 높습니다.
따라서 퓨샷 프롬프팅을 활용할 때는 예시의 일관성과 품질에 대해 꼼꼼히 점검해야 합니다.