프롬프트 엔지니어링 25강 중 2강, Few-shot 프롬프트 기법

Few-shot 프롬프트 기법 소개

https://youtu.be/ayFOwfMizdw

 

Few-shot 프롬프트란 무엇인가? 🤔

1. Few-shot 프롬프트는 대규모 언어 모델이 새로운 작업을 수행할 때, 몇 가지 예제를 제공하여 모델이 과제의 맥락을 이해하고 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 돕는 기법입니다.
   • 이는 zero-shot 프롬프트(예제가 전혀 제공되지 않는 경우)보다 복잡한 작업에서 더 효과적입니다.
2. 예를 들어, 새로운 단어를 문장에서 올바르게 사용하는 과제를 수행하기 위해 다음과 같은 프롬프트를 제공합니다.
   • "whatpu"는 탄자니아 고유의 작고 털이 많은 동물입니다. whatpu라는 단어를 사용하는 문장의 예는 다음과 같습니다: 우리는 아프리카를 여행하던 중 매우 귀여운 whatpu를 보았습니다.
   • "farduddle"는 매우 빠르게 점프하는 것을 의미합니다. farduddle이라는 단어를 사용하는 문장의 예는 다음과 같습니다: 우리가 경기에 승리했을 때, 우리는 모두 축하하며 farduddle하기 시작했습니다.

A dynamic illustration of a writer using AI tools to generate text, showing the speed and efficiency increase. The writer is seated at a desk with a laptop, and multiple hands typing rapidly on the keyboard. Behind the writer, there is a futuristic, glowing interface with text flowing out quickly from the screen. The background shows a blurred clock indicating the fast passage of time. The overall scene is vibrant and high-tech, with cool blue and neon accents illuminating the workspace. The image captures the essence of technological enhancement in writing efficiency. --ar 16:9

Few-shot 프롬프트의 사례 🌟

1. 이 예제에서 모델은 단 한 가지 예제만으로도 단어의 사용법을 이해할 수 있습니다.
   • 하지만 더 어려운 작업의 경우, 몇 가지 예제를 더 제공하여 모델이 더 잘 수행할 수 있도록 할 수 있습니다.
2. 예를 들어, 감정 분석 작업에서 다음과 같은 프롬프트를 제공합니다.
   • This is awesome! // Negative
   • This is bad! // Positive
   • Wow that movie was rad! // Positive
   • What a horrible show! // Negative
3. 이 경우에도 모델은 무작위로 레이블이 지정되었음에도 불구하고 올바른 레이블을 예측할 수 있습니다.

A digital illustration of an AI model learning from few-shot examples, with vibrant colors and futuristic elements, depicting the concept of in-context learning --ar 16:9 --s 0

Few-shot 프롬프트의 한계 ⚠️

1. Few-shot 프롬프트는 많은 작업에서 유용하지만, 복잡한 추론이 필요한 작업에서는 여전히 한계가 있습니다.
   • 예를 들어, 다음과 같은 작업을 수행할 때 모델이 제대로 응답하지 못하는 경우가 있습니다: 이 그룹의 홀수는 짝수의 합이 됩니다: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1. 답은 False입니다.
2. 이 경우, 모델이 잘못된 응답을 할 수 있습니다.
   • 이는 모델이 더 많은 추론 단계를 필요로 하는 작업을 수행할 때 few-shot 프롬프트만으로는 충분하지 않음을 보여줍니다.
3. 이 경우 GPT4o 최신 버전임에도 두 번의 테스트에서 한 번은 오답, 한 번은 정답을 제시하였습니다.

A digital illustration of an AI model learning from few-shot examples, with vibrant colors and futuristic elements, depicting the concept of in-context learning --ar 16:9 --s 0

Few-shot 프롬프트의 응용 방법 🔧

1. 더 복잡한 작업을 해결하기 위해, few-shot 프롬프트와 함께 연쇄적 사고(Chain-of-Thought, CoT) 프롬프트를 사용할 수 있습니다.
   • 이는 문제를 단계별로 분해하여 모델이 더 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 기법입니다.
2. 예제를 선택할 때 주의할 점은 다음과 같습니다:
   • 예제의 레이블과 입력 텍스트의 분포가 중요합니다.
   • 형식을 유지하는 것이 성능에 영향을 미칩니다.
   • 무작위 레이블을 사용하더라도 형식을 유지하면 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.

An infographic showing the process of few-shot prompting, with clear examples and diagrams, in a modern and sleek design --ar 16:9 --s 0

시사점 💡

Few-shot 프롬프트는 대규모 언어 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 유용한 도구입니다. 복잡한 작업을 수행할 때, 적절한 예제를 제공하여 모델이 과제를 이해하고 올바른 응답을 생성할 수 있도록 도울 수 있습니다. 특히, 연쇄적 사고 프롬프트와 결합하면 더 복잡한 문제도 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이러한 기법들을 잘 활용하여 다양한 AI 응용 분야에서 뛰어난 성과를 얻을 수 있을 것입니다. 여러분도 이러한 기법을 활용하여 각자의 작업에 적용해 보세요. 더 많은 예제를 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 😊

An infographic showing the process of few-shot prompting, with clear examples and diagrams, in a modern and sleek design --ar 16:9 --s 0

인공지능아재의 생각 🤖

안녕하세요, 인공지능아재입니다! Few-shot 프롬프트는 복잡한 작업을 더 잘 수행할 수 있도록 도와주는 유용한 기법입니다. 여러분도 이러한 기법을 활용하여 각자의 작업에 적용해 보세요. 더 많은 예제를 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 댓글로 여러분의 생각을 공유해 주세요! 유튜브 구독과 SNS 공유도 잊지 말아 주세요. 👍