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제로샷(Zero Shot) 프롬프팅

제로샷(Zero Shot) 프롬프팅이란?

제로샷(Zero Shot)은 AI가 학습되지 않은 데이터나 질문에 대해 적절한 답변을 생성할 수 있도록 요청하는 방법입니다.

"샷(Shot)"이라는 용어는 기계학습에서 사용되는 개념으로, 모델에 제공되는 특정 작업을 학습하거나 이해하는 데 사용되는 예제들의 수를 의미합니다.

쉽게 설명하면 "데이터 포인트" 또는 "학습 사례"의 수를 나타내는 비유적 표현입니다.

제로샷 프롬프팅의 적용 예시

프롬프트 예시
"세계 각국의 휴가 문화에 대해 설명해주세요."

이 프롬프트는 AI에게 세계 각국의 휴가 문화에 대한 구체적인 사전 지식이 없더라도, 이에 대해 설명할 것을 요청합니다.

AI는 다양한 국가에서의 일반적인 휴가 관습에 대해 이전에 학습한 지식을 활용하여 답변을 제공할 것입니다.

제로샷 프롬프팅의 장점

  • 유연성: AI는 사전에 배경지식에 대해 훈련되지 않아도 다양한 종류의 요구사항에 대응할 수 있습니다.

  • 빠른 적용: 새로운 문제나 데이터 유형에 대한 긴 훈련 과정 없이도 즉각적으로 사용할 수 있어 실제 응용에서 시간과 자원을 절약할 수 있습니다.

  • 광범위한 지식 활용: 다양한 분야에 걸쳐 훈련된 모델이므로, 특정 주제에 국한되지 않고 넓은 범위의 지식을 활용할 수 있습니다.

제로샷 프롬프팅의 단점

  • 정확도와 일관성 문제: AI가 요구사항이나 상황에 최적화되지 않아서 예상하지 못한 답변이 나올 수 있으며, 정확도가 떨어집니다.

  • 복잡한 요구에 대한 한계: 복잡하거나 특수한 지식을 요구하는 경우, 사전 학습된 데이터가 충분하지 않으면 성능이 저하될 수 있습니다.

제로샷의 단점을 보완하기 위해 몇 가지 예시를 추가로 제공하는 퓨샷(Few-Shot)이라는 방법을 사용할 수 있습니다.

실습

프롬프트 예제를 보내고 AI의 답변을 비교해 보세요.

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