Advanced AI prompt writing framework’s to improve your results
고급 엔지니어링 프레임워크를 사용하여 AI 프롬프트의 출력을 제어하는 것은 프롬프트 작성에 어려움을 겪고 있거나 프롬프트를 더욱 세밀하게 조정하고 싶을 때 매우 유용할 수 있습니다. 이 가이드는 Guidance와 같은 이러한 프레임워크를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 개요를 제공합니다.
최초로 Microsoft에 의해 소개된 Guidance는 사용자가 특정 출력을 생성하기 위해 프롬프트를 프로그래밍할 수 있게 해주는 오픈 소스 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 최종 출력 구조에 대한 독특한 수준의 제어를 제공하며, 루프, 후보 답변의 목록, if 조건 등을 사용하여 프롬프트를 구성할 수 있습니다. 고급 AI 프롬프트 작성은 이러한 교차점을 정확하게 나타내며, 예술과 엄격한 과학 모두로서의 역할을 합니다.
Guidance
Guidance는 전통적인 프롬프트나 체이닝보다 현대 언어 모델을 더 효과적이고 효율적으로 제어할 수 있게 해줍니다. Guidance 프로그램을 사용하면 언어 모델이 텍스트를 실제로 처리하는 방식과 일치하는 단일 연속 흐름으로 생성, 프롬프트, 그리고 논리적 제어를 교차시킬 수 있습니다.
Chain of Thought와 그 많은 변형들(예: ART, Auto-CoT 등)과 같은 간단한 출력 구조는 LLM(대형 언어 모델)의 성능을 향상시키는 것으로 나타났습니다. GPT-4와 같은 더 강력한 LLM의 등장으로 더 풍부한 구조가 가능해지고, Guidance는 그 구조를 더 쉽고 저렴하게 만들어 줍니다.
깊게 들어가기 전에, AI 모델의 기본 아키텍처를 이해하는 것이 중요합니다. 신경망, 특히 GPT 시리즈와 같은 트랜스포머는 응답을 생성하기 위해 대량의 데이터에 의존합니다. 프롬프트는 이러한 모델을 정보의 미로를 통해 안내하는 가이딩 라이트 역할을 합니다.
핵심 구성 요소:
여기에 설명된 핵심 구성 요소는 언어 모델을 더 효과적으로 제어하기 위한 것들입니다.
- 토큰(Tokens): 언어 모델이 처리하는 모든 단어나 문자는 ‘토큰’으로 간주됩니다. 예를 들어, “Hello, world!”라는 문장은 “Hello”, “,”, “world”, “!” 등 여러 토큰으로 분리될 수 있습니다. 토큰을 효율적으로 관리하는 것은 모델의 성능과 비용 효율성에 큰 영향을 미칩니다.
- 온도 설정(Temperature Settings): 이 설정은 모델의 출력이 얼마나 무작위적인지를 결정합니다. 높은 온도 값은 모델이 더 다양한, 예측하기 어려운 답변을 생성하게 만듭니다. 반면 낮은 온도 값은 모델이 더 일관된, 예측 가능한 답변을 생성하게 합니다.
- 최대 토큰(Max Tokens): 이 설정은 모델의 응답 길이를 제한합니다. 이는 특히 공간이 제한된 애플리케이션에서 중요하며, 응답이 너무 길어져서는 안 되는 상황에서 유용합니다.
이러한 구성 요소들은 모두 언어 모델의 출력을 더 효과적으로 제어하고, 응용 프로그램의 특정 요구 사항에 맞추기 위한 도구로 사용될 수 있습니다.
고급 프롬프트 작성 프레임워크
Guidance 프레임워크의 다양성은 정말로 인상적입니다. 이것은 OpenAI의 텍스트 DaVinci, GPT-3.5, GP4 또는 Meta의 Llama와 같은 오픈 소스 모델과 함께 사용될 수 있습니다. 이러한 유연성은 사용자가 특정 출력 구조를 정의하고 대형 언어 모델이 생성하는 실제 출력을 제한할 수 있게 해주며, 이는 AI 세계에서 이전에 볼 수 없었던 정밀도와 제어 수준을 제공합니다. AI Jason이 만든 아래의 개요 비디오를 시청하여 Guidance와 현재 사용 가능한 다른 프롬프트 작성 프레임워크에 대해 더 알아보세요.
이러한 고급 프롬프트 작성 프레임워크는 사용자가 언어 모델의 출력을 더욱 세밀하게 제어할 수 있게 해주며, 특히 다양한 언어 모델과 호환되는 점이 뛰어납니다. 이를 통해 사용자는 모델의 출력을 자신의 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 이는 AI 기술을 더욱 실용적이고 효과적으로 활용할 수 있게 만들어 줍니다.
프롬프트 엔지니어링에서의 고급 기술
AI 아키텍처에 대한 더 깊은 이해를 통해, 모델의 전체 잠재력을 활용할 수 있는 프롬프트를 작성할 수 있습니다.
마스터해야 할 기술:
- 프롬프트 체이닝(Prompt Chaining): 이 기술은 모델의 출력을 새로운 프롬프트로 다시 입력하는 것을 포함합니다. 이를 통해 더 확장된 및 미묘한 응답을 얻을 수 있습니다.
- 조건부 프롬프트(Conditional Prompts): 조건을 설정함으로써 AI의 응답을 더 효과적으로 안내할 수 있습니다. 예를 들어, “만약 X라면, Y에 대한 정보를 제공하라”와 같은 방식입니다.
- 파라미터 튜닝(Parameter Tuning): 프롬프트 텍스트 외에도 모델 파라미터(온도, 토큰 제한 등)를 조정하는 것이 출력에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
이러한 고급 기술은 모델의 출력을 더욱 세밀하게 제어하고, 특정 응용 프로그램이나 상황에 맞게 조정할 수 있게 해줍니다. 이는 AI를 더욱 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 제공합니다.
정교함을 위한 피드백 활용
완벽을 추구하는 사람들에게는 반복적인 세밀화가 핵심입니다. 고급 프롬프트 작성자들은 종종 피드백 루프를 사용하여 AI 출력을 기반으로 프롬프트를 지속적으로 조정합니다.
세밀화를 위한 단계:
- 출력 분석(Analyze the Output): 응답이 기대에 부합한 부분과 이탈한 부분을 이해합니다.
- 프롬프트 조정(Tweak the Prompt): 표현을 조정하거나, 명확한 설명을 추가하거나, 조건을 설정합니다.
- 반복(Repeat): 조정된 프롬프트를 다시 입력하고 새로운 출력을 분석합니다. 원하는 결과가 나올 때까지 이 과정을 계속합니다.
이러한 단계를 통해 프롬프트 작성자는 모델의 출력을 더욱 정교하게 만들 수 있습니다. 이는 특히 복잡하거나 미묘한 문제에 대한 해결책을 찾을 때 유용하며, AI의 성능을 극대화하는 데 도움이 됩니다.
고급 프롬프트 작성에서의 도전
고급 AI 프롬프트 작성은 그 자체로도 도전이 있습니다. 모델이 복잡해질수록 완벽한 응답을 얻기 위한 미묘한 점들도 복잡해집니다.
- 과적합(Overfitting): 지나치게 구체적인 프롬프트는 한 시나리오에서는 완벽한 응답을 얻을 수 있지만 다른 상황에서는 실패할 수 있습니다. 균형을 찾는 것이 중요합니다.
- 비용 문제(Cost Implications): 더 복잡한 프롬프트는 더 많은 토큰을 필요로 할 수 있어, 계산 비용이 증가할 수 있습니다.
- 불확실성(Unpredictability): 발전에도 불구하고, AI 응답은 때로는 예측할 수 없을 수 있습니다. 지속적인 테스팅이 중요합니다.
이러한 도전을 극복하기 위해서는 지속적인 실험과 테스팅, 그리고 프롬프트와 모델 파라미터의 세밀한 조정이 필요합니다. 이는 AI의 성능을 극대화하고, 특정 응용 프로그램이나 상황에 더욱 적합하게 만드는 데 도움이 됩니다.
Guidance framework의 눈에 띄는 특징 중 하나는 최종 출력에서 ‘if 조건’과 같은 고급 논리를 설정할 수 있는 능력입니다. 이 기능은 출력의 특정 부분을 숨길 수 있는 능력과 결합되어, 최종 출력에 표시할 필요가 없는 내부 논리에 대해 무척 유용할 수 있습니다.
그러나 Guidance 프레임워크의 능력은 여기서 그치지 않습니다. 이것은 이메일을 생성하거나 Quick Chart와 같은 서비스를 이용해 실시간 차트를 만들고, Pollinations과 같은 서비스로 이미지를 생성하는 데도 사용될 수 있습니다. 이러한 다양한 응용 분야는 여러 산업과 사용 사례에 대해 다용도 도구로 만들어 줍니다.
이러한 기능들은 Guidance 프레임워크가 단순히 텍스트 생성에만 사용되는 것이 아니라, 다양한 산업과 상황에서 유용하게 활용될 수 있음을 보여줍니다. 이는 프레임워크의 유연성과 확장성을 더욱 강조하며, 다양한 요구 사항과 문제에 대한 해결책을 제공할 수 있습니다.
Guidance 프레임워크의 특징
- 간단하고 직관적인 문법: Handlebars 템플릿을 기반으로 하고 있습니다.
- 풍부한 출력 구조: 여러 번의 생성, 선택, 조건문, 도구 사용 등이 가능합니다.
- Playground 형식의 스트리밍: Jupyter/VSCode 노트북에서도 사용 가능합니다.
- 스마트한 시드 기반 생성 캐싱: 특정 ‘시드(seed)’를 기반으로 한 빠른 데이터 생성이 가능합니다.
- 역할 기반 채팅 모델 지원: 예를 들어, ChatGPT와 같은 모델을 지원합니다.
- Hugging Face 모델과의 쉬운 통합: 표준 프롬프트보다 빠른 속도를 위한 ‘guidance acceleration’, 프롬프트 경계를 최적화하기 위한 ‘token healing’, 그리고 형식을 강제하기 위한 정규 표현식 패턴 가이드가 포함되어 있습니다.
이러한 특징들은 Guidance 프레임워크가 단순한 텍스트 생성을 넘어 다양한 응용 분야와 적용 사례에서 유용하게 사용될 수 있음을 보여줍니다. 특히 다양한 모델과 쉽게 통합될 수 있어, 사용자가 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 더욱 유연하고 효과적인 도구로 작용할 수 있습니다.
또 다른 주목할 만한 프로젝트는 GPT Prompt Engineer입니다. 이 프로젝트는 GPT를 활용하여 프롬프트의 품질을 생성하고 평가합니다. 이러한 혁신적인 접근법은 다양한 분야에서 AI의 흥미로운 잠재력을 더욱 강조합니다.
“프롬프트 엔지니어링은 마치 연금술과 같습니다. 무엇이 가장 잘 작동할지 예측하는 명확한 방법이 없습니다. 올바른 프롬프트를 찾을 때까지 실험하는 것이 전부입니다. gpt-prompt-engineer는 이러한 실험을 전혀 새로운 수준으로 끌어올립니다.”
Guidance 프레임워크와 다른 유사한 프로젝트들은 AI 프롬프트 작성 분야에서 가능한 것의 경계를 밀어내고 있습니다. 이러한 고급 AI 프롬프트 작성 프레임워크는 결과를 개선하는 것뿐만 아니라, 우리가 AI와 그 응용 프로그램에 접근하는 방식을 혁신적으로 바꾸고 있습니다.
“지침이 없으면 모델은 실패하고, 지침이 풍부하면 안전하다.”
이 문장은 모델을 제어하는 데 있어 지침의 중요성을 잘 나타냅니다. 지침 없이는 모델이 예측할 수 없거나 부정확한 결과를 생성할 가능성이 높습니다. 반면에, 충분한 지침과 조건이 주어지면 모델은 더 안정적이고 정확한 결과를 생성할 수 있습니다.
Guidance 프레임워크는 전통적인 프롬프트나 체이닝보다 현대 언어 모델을 더 효과적이고 효율적으로 제어할 수 있게 해줍니다. Guidance 프로그램은 생성, 프롬프트, 그리고 논리적 제어를 언어 모델이 텍스트를 실제로 처리하는 방식과 일치하는 단일 연속 흐름으로 교차시킬 수 있습니다. Chain of Thought와 그 여러 변형들(예: ART, Auto-CoT 등)은 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키는 것으로 나타났습니다. GPT-4와 같은 더 강력한 LLM의 등장으로 더 풍부한 구조가 가능해지고, Guidance는 그 구조를 더 쉽고 저렴하게 만들어 줍니다.
이러한 점들은 Guidance 프레임워크가 단순한 텍스트 생성을 넘어, 복잡한 문제 해결과 성능 향상에 큰 도움을 줄 수 있는 도구임을 보여줍니다.
gpt-prompt-engineer
개요
프롬프트 엔지니어링은 마치 연금술과 같습니다. 무엇이 가장 잘 작동할지 예측하는 명확한 방법이 없습니다. 올바른 프롬프트를 찾을 때까지 실험하는 것이 전부입니다. gpt-prompt-engineer는 이러한 실험을 전혀 새로운 수준으로 끌어올립니다.
작업에 대한 설명과 몇 가지 테스트 케이스를 단순히 입력하면, 시스템은 다양한 프롬프트를 생성, 테스트, 그리고 순위를 매겨 가장 잘 수행되는 프롬프트를 찾습니다.
이 도구는 프롬프트 엔지니어링의 복잡성과 불확실성을 해결하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 사용자가 특정 작업에 대한 최적의 프롬프트를 찾기 위해 수많은 시간을 투자할 필요가 없습니다. 대신, gpt-prompt-engineer가 이 작업을 자동화하여 더 빠르고 효과적인 결과를 얻을 수 있게 해줍니다. 이는 프롬프트 엔지니어링을 더욱 접근 가능하고 실용적으로 만들어 줍니다.
특징
- 프롬프트 생성(Prompt Generation): GPT-4와 GPT-3.5-Turbo를 사용하여 gpt-prompt-engineer는 제공된 사용 사례와 테스트 케이스를 기반으로 다양한 가능한 프롬프트를 생성할 수 있습니다.
- 프롬프트 테스팅(Prompt Testing): 진짜 마법은 생성 후에 일어납니다. 시스템은 각 프롬프트를 모든 테스트 케이스에 대해 테스트하고, 그 성능을 비교하여 ELO 등급 시스템을 사용하여 순위를 매깁니다.
이러한 특징들은 gpt-prompt-engineer가 단순히 프롬프트를 생성하는 것을 넘어, 그 성능까지도 철저히 평가한다는 점에서 중요합니다. 이는 사용자가 특정 작업에 가장 적합한 프롬프트를 빠르고 정확하게 식별할 수 있게 해주며, 이로 인해 AI의 활용성과 효율성이 크게 향상될 수 있습니다.
- ELO 등급 시스템(ELO Rating System): 각 프롬프트는 1200의 ELO 등급으로 시작합니다. 테스트 케이스에 대한 응답을 생성하는 과정에서 서로 경쟁하며, 그 성능에 따라 ELO 등급이 변경됩니다. 이렇게 하면 가장 효과적인 프롬프트가 어떤 것인지 쉽게 알 수 있습니다.
- 분류 버전(Classification Version): gpt-prompt-engineer — Classification Version 노트북은 분류 작업을 처리하기 위해 설계되었습니다. 이는 테스트 케이스의 정확성을 예상 출력(‘true’ 또는 ‘false’)과 일치시켜 평가하고, 각 프롬프트에 대한 점수를 표로 제공합니다.
이러한 기능들은 gpt-prompt-engineer가 단순한 텍스트 생성 작업뿐만 아니라, 분류와 같은 다른 유형의 AI 작업에도 적용될 수 있음을 보여줍니다. 또한, ELO 등급 시스템을 통해 프롬프트의 성능을 정량적으로 평가할 수 있어, 사용자가 더 효과적인 프롬프트를 빠르게 식별할 수 있습니다. 이는 AI 응용 프로그램의 성능과 효율성을 높이는 데 큰 도움이 될 것입니다.
- Weights & Biases 로깅: 온도와 최대 토큰 수와 같은 설정, 시스템 및 사용자 프롬프트, 사용된 테스트 케이스, 그리고 각 후보 프롬프트에 대한 최종 순위별 ELO 등급을 Weights & Biases에 로깅하는 것이 선택적으로 가능합니다. 사용하려면
use_wandb를 True로 설정하세요.
- Portkey: 모든 프롬프트 체인과 그들의 응답을 로깅하고 추적하는 선택적 도구입니다. 사용하려면
use_portkey를 True로 설정하세요.
이러한 추가 기능들은 gpt-prompt-engineer의 유용성을 더욱 높입니다. Weights & Biases 로깅은 프롬프트의 성능을 분석하고 튜닝하는 데 도움이 될 수 있으며, Portkey는 프롬프트 체인의 전체 흐름을 추적하여 문제를 식별하거나 개선점을 찾는 데 유용할 수 있습니다. 이러한 기능들은 사용자가 AI 응용 프로그램을 더 효과적으로 관리하고 최적화하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
Other articles you may find of interest on the subject of prompt writing :
- CRAFT ChatGPT prompt writing method explained
- 6 ChatGPT prompt secrets to improve your writing
- ChatGPT prompt writing using PromptPerfect
- How to write advance ChatGPT prompts
- Useful ChatGPT prompts for writing code
- How to write the best ChatGPT prompts
- What is prompt engineering and why does it matter?
- How to write prompts for Stable Diffusion SDXL AI art generator
