10월 1주차 위클리A
안녕하세요! ChatGPT를 사용해보신 적이 있나요? 우리가 채팅하는 말들을 전문적인 용어로 '프롬프트'라고 하는데요. 이 프롬프트에 따라 AI가 하는 답변이 달라지기 때문에 프롬프트 설계의 중요성이 날이 갈수록 커지고 있어요. 하지만 누구나 배워서 역량을 키울 수 있기 때문에 우리도 프롬프트 엔지니어가 될 수 있어요! 이번주 위클리 A에서는 앞서 언급했던 프롬프트 엔지니어링에 대해서 알아볼게요.
💌에이블런 데이 드림
오늘의 세 줄 요약
1. DX 인사이트 | 우리도 프롬프트 엔지니어가 될 수 있다? 2. DX News! | AI시대, 코파일럿 잠재력 끌어올리는 프롬프트 기법 3. 이주의 교육 후기 | 임직원이 필수로 알아야 하는 "생성형 AI부터 Chat GPT까지" |
#ChatGPT #프롬프트 엔지니어링 #LLM
🖥️프롬프트 엔지니어링?
지난 9월 29일, KT는 마이크로소프트와 손을 잡고, 한국에 최적화된 AI 모델을 개발하여 글로벌 시장을 공략하겠다고 발표했어요. 특히 소규모 언어모델(SLM) ‘파이’와 GPT-4 기반의 멀티모달 대규모언어모델(LLM) ‘GPT-4o’를 활용하여 전 세계적으로 경쟁력을 갖춘 AI 모델을 선보일 계획이에요. 이처럼 초거대 인공지능(AI) 언어모델이 주목 받고 있는 지금, 이를 효과적으로 활용하는 방법에 대한 논의 역시 활발해지고 있는데요. 프롬프트 엔지니어링이 그 핵심이에요! AI에서 ‘프롬프트’란 사용자가 인공지능에 뭔가 하라고 할 때 쓰는 말이나 질문을 말하는데요. 이 프롬프트가 중요한 이유는 프롬프트에 따라서 AI가 하는 답변이 달라지기 때문이에요. AI에게 원하는 답변을 얻기 위해서는 단순한 질문이 아닌, 섬세하고 정확한 언어로 프롬프트를 설계해야 하죠. 바로 이 프롬프트에 따라 AI의 답변이 크게 달라지기 때문에, 프롬프트 엔지니어링의 중요성은 갈수록 커지고 있어요. 이제 AI와의 상호작용에서 우위를 점하고, 업무 효율성 및 생산성 향상을 도모하려는 기업들에 ‘프롬프트 엔지니어링’은 필수적인 직무로 떠오르고 있다고 하네요✔️
프롬프트와 컴플리션 ⓒ brunchstory
✌🏻혼자는 못하지만, AI랑은 해결 가능해요
우리가 잘 알고 있듯이, 챗GPT와 같은 AI는 단순한 질문에 답하는 것을 넘어 논문 작성, 번역, 코딩 작업 등 다양한 업무에서 뛰어난 성과를 내고 있어요. SK 황재성 부사장은 한 인터뷰에서 AI가 특히 무에서 유를 창조하는 업무에 강점을 보인다고 강조했는데요. 예를 들어, 인사말 작성이나 아이디어 네이밍처럼 창의력이 필요한 작업에서 AI는 빠르고 효율적으로 도움을 줄 수 있어요. 또한 기본적인 형식도 잘 잡아주기 때문에 오히려 우리는 디테일하고 창의적인 부분을 맡을 수 있게 해줘요. 물론 AI가 아직 완벽하지는 않지만, 사용자가 자세하고 정확한 프롬프트를 제공할 경우, AI는 업무의 70% 이상을 자동화하고 생산성을 크게 향상시킬 수 있어요! 이렇듯 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 AI와 효과적으로 상호작용 할 수 있는 능력인 프롬프트 엔지니어링 기술이 필요하며, 즉 AI 리터러시가 중요한 것이죠.
논문으로 보는 프롬프트 엔지니어링 🍯팁
프롬프트에 대해 조금 더 알아보기 위해 관련 논문 ‘A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT’ 에서 중요한 부분들을 요약해서 소개해드릴게요! 이 논문은 반더빌트대학에서 GPT를 사용하면서 녹아낸 프롬프트 엔지니어링 팁들이 담겨있어요. LLM을 통해 소프트웨어 개발 작업을 자동화하는 데 중점을 두고, 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 세 가지 관점에서 설명하고 있는데요. 
ChatGPT ⓒ Unsplash
1️⃣ 프롬프트 패턴의 체계적인 프레임워크
LLM(대규모 언어 모델)과의 상호작용에서 자주 발생하는 문제를 해결하기 위한 재사용 가능한 프롬프트 패턴을 문서화하고 체계화하는 방식을 제시해요. 프레임워크는 재사용 가능하다는 장점과 특정 도메인에 국한되지 않고 다양한 분야에 걸쳐 적용할 수 있는 일반적인 해결책을 제공한다는 점에서 효율적이에요! 이뿐 아니라 LLM의 성능이 향상됨에 따라 패턴도 자연스럽게 진화하고 개선되기 때문에 계속해서 업데이트된다는 장점도 있어요.
2️⃣ 프롬프트 패턴 카탈로그
패턴 카탈로그는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과의 상호작용을 최적화하기 위해 문서화된 다양한 패턴들의 모음이라고 생각하면 되는데요. 이 카탈로그는 프롬프트 엔지니어링을 통해 발생할 수 있는 여러 가지 문제를 해결하고, LLM의 출력을 더 구조적이고 유용하게 만드는 데 기여해요. 논문에서 제시하는 주요 패턴들은 각기 다른 상호작용 시나리오에 맞게 재사용 가능한 솔루션을 제공하고 있어요! 여러 가지 패턴 중 주요한 패턴 몇 가지를 소개하면서 주의할 점과 간단한 예시도 보여드릴게요.
1. Output Automater (출력 자동화 패턴)
이 패턴은 LLM(대규모 언어 모델)으로 생성된 출력을 자동으로 실행할 수 있는 스크립트나 작업을 자동화하는 데 중점을 둬요. 예를 들어, LLM이 제공한 일련의 코드나 작업을 수동으로 수행하는 대신, LLM이 직접 자동화 스크립트를 생성하여 해당 작업을 자동으로 처리할 수 있는거죠. 이를 통해 사용자는 일일이 명령어를 실행할 필요 없이, 자동화된 작업 흐름을 통해 시간을 절약할 수 있어요.
✔️주의: 구체적인 자동화 지시 필요, 충분한 대화 맥락 제공, 스크립트 검토 필요, 보안 위험
💬예시: "앞으로 내가 요청하는 모든 파일을 생성할 때, 해당 파일을 자동으로 생성하고, 내가 지정한 코드를 파일에 삽입하는 파이썬 스크립트를 작성해줘."
2. Flipped Interaction (뒤집힌 상호작용 패턴)
이 패턴은 대화를 주도하는 역할을 LLM에게 넘기는 것을 목표로 해요. 사용자가 질문을 통해 정보를 요구하는 대신, LLM이 필요한 정보를 질문하여 스스로 답을 생성할 수 있도록 하는 거죠. 예를 들어, 사용자가 AWS에 어플리케이션을 배포하고자 할 때, LLM이 관련 질문을 하여 필요한 정보를 수집하고, 최종적으로 배포 스크립트를 자동 생성해요. 이 패턴은 특히 복잡한 작업에서 LLM이 스스로 필요한 데이터를 수집하는 데 효과적일 것이라 예상되네요!
✔️주의: 명확한 목표 설정, 질문 양 조절, 사용자 지식 수준 반영, 불필요한 질문 방지, 오류 위험
💬예시: "앞으로는 AWS에 파이썬 어플리케이션을 배포할 수 있도록 필요한 질문을 하고, 충분한 정보가 모이면 배포 스크립트를 작성해줘."
3. Persona (페르소나 패턴)
페르소나 패턴은 LLM에게 특정 역할이나 성격을 부여하여 출력을 맞춤화하는 거에요. 예를 들어, LLM이 보안 전문가의 시각에서 코드를 검토하도록 지시하거나, 특정 역할을 맡아 그에 맞는 답변을 생성하게 할 수 있는거죠! 패턴은 사용자가 필요로 하는 출력을 더 명확하게 정의할 수 있으며, 특정 분야의 관점에서 더욱 적합한 결과를 얻는 데 유용하다고 해요.
✔️주의: 잘못된 가정이나 상상된 출력, 맥락의 명확한 정의 필요, 지나친 의존성 주의, 비윤리적이거나 민감한 페르소나 설정 금지
💬예시: "지금부터는 보안 검토자로서 코드를 검토하고, 보안 전문가가 지적할 수 있는 사항을 중심으로 의견을 제시해줘."
3️⃣ 프롬프트 패턴의 결합의 유연성
여러 패턴을 동시에 또는 연속적으로 사용하여 효율성과 출력의 품질을 향상시키는 방법이에요. 각각의 패턴으로는 한정된 문제만 해결할 수 있지만, 결합을 통해서 복잡한 시나리오에서 더 나은 결과를 도출할 수 있게 되는거죠! 패턴을 결합하게 되면 더 많은 유연성을 확보하며 더 정교한 질문을 던질 수 있고, 반복적인 작업을 자동화하거나 단순화하는 것도 가능해요!
이 논문의 결론에서는 프롬프트 패턴의 중요성과 발전 가능성을 강조하고 있어요. 여러 도메인에서 인간과 AI가 협력하여 더 빠르고 신뢰성 있는 결과를 얻도록 도울 수 있다고 말하며, GitHub Copilot이나 IntelliJ와 같은 개발 도구와의 통합 사례를 언급하죠. 이어서 프롬프트 엔지니어링의 실질적 활용 가능성을 강조하기도 하는데요. 이 논문에서 말한 것 같이 다양한 패턴들의 프롬프트를 잘 활용하여 LLM의 능력치를 최대로 끌어올리고 효율적으로 업무할 수 있길 기대해봅니다.
출처: White, J., Fu, Q., Hays, S., Sandborn, M., Olea, C., Gilbert, H., Elnashar, A., Spencer-Smith, J., & Schmidt, D. C. (2023). A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT. arXiv preprint arXiv:2302.11382.
🔗더 알아보기: GitHub Copilot, IntelliJ
🏢기업은 AI로 대체되지 않는다! BUT…
결론적으로 AI와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 사용하기 위해서는 프롬프트 엔지니어링을 잘 알아야 해요. 프롬프트를 잘 구성한다면 원하는 결과를 얻을 수 있고, 이는 업무의 효율성에 큰 차이를 만듭니다. 이 작은 차이들이 모이면 AI가 기업을 대체하진 못하겠지만 AI를 사용하지 않는 기업은 AI를 잘 활용하는 기업에 의해 대체될 수 있을 것 같네요.
이제 AI를 잘 다루는 능력은 선택이 아닌 필수 역량이 되고 있어요. 그중에서도 프롬프트 엔지니어링이 점점 더 중요한 역할을 하고 있죠. AI 스타트업 관계자들은 프롬프트 엔지니어링이 특별한 기술이 아니라, 누구나 배워서 역량을 키울 수 있는 분야라고 말해요. 실제로 많은 생성 AI 스타트업들은 마케터부터 개발자까지 모든 직원이 프롬프트 엔지니어링의 기본을 공부하고 있어요. LLM을 활용해 서비스를 제공하는 기업이라면 누구나 갖춰야 할 중요한 소양이기 때문이죠.
에이블런은 누구보다 AI시대 비즈니스 핵심이 데이터를 예측하고 그 인사이트를 통해 문제를 해결하는 것이라는 것을 잘 알고 있어요. 이것은 ‘AI리터러시’가 중요한 이유라고도 할 수 있는데요. 그래서 에이블런은 AI 리터러시 교육을 제공하며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 AI에게 올바른 질문을 던지는 방법도 교육하고 있어요. AI, 코딩이 어렵게 느껴져 남 일처럼 바라볼 비전공자도 쉽게 배울 수 있게, 실무에 바로 적용할 수 있는 교육을 진행하고 있으니 업무 시간을 줄이고 생산성은 2배로 만들고 싶다면, 지금 도전해보세요!🌟
1. 한글 브랜드 네임 생성 AI 작명가 '네이미'
인텔라이츠(대표 문경혜)는 챗GPT-4 기반의 브랜드 네임 생성 인공지능(AI) '네이미'(NAiMY™)가 최근 가입자 수 5만명을 넘어섰다고 12일 밝혔어요. 네이미는 사용자가 간단한 키워드만 입력하면 상호명, 법인명, 아이디, 채널명 등 다양한 카테고리의 창의적 이름을 생성해주는 서비스에요. 특허청 데이터를 기반으로 10가지 네임 기법을 학습, 독창적이고 법적으로 보호받을 수 있는 이름을 제공한다고 하네요! 업체 관계자는 "더 나아가 앞으로 상표 등록 가능성 체크 서비스 '리사'와 로고 및 글자체 디자인 기능 등을 업그레이드해 네이미를 더욱 다채롭고 유용한 서비스로 발전시킬 계획"이라고 밝혔어요.
본문 바로보기: 브랜드 이름 짓는 AI '네이미', GPT-4o 적용 후 가입자 5만명 돌파
2. 코파일럿 랩 '프롬프트 작성과 활용 가능'
인공지능(AI) 비서 코파일럿 출시 10개월 만에 글로벌 500대 기업 중 70%에서 이를 도입하며 일하는 방식을 혁신하고 기업 생산성을 높이고 있어요. 이제 AI는 얼마나 잘 활용하는지 여부가 기업과 개인의 경쟁력을 가르는 요소가 될 정도로 핵심적인 기술로 주목받고 있어요. 특히 자연어로 AI를 제어하는 프롬프트의 경우 어떻게 사용하느냐에 따라 정확성이 차이 나는 만큼 효율적인 사용방법에 관심이 쏠리고 있다고 해요. 코파일럿 랩은 직접 프롬프트를 작성하고 이를 AI에 적용해 성능을 확인할 수 있을 뿐 아니라 사전에 제작된 다양한 프롬프트를 활용하는 것도 가능해요. 이를 통해 새로운 프롬프트 활용법을 빠르게 학습할 수 있다고 하네요!
본문 바로보기: AI시대, 코파일럿 잠재력 끌어올리는 프롬프트 기법은
3.에이블런 '중부교육지원청 교육 공무직원 AI 디지털 역량 강화 연수' 성료
에이블런이 중부교육지원청 교육공무직원들을 대상으로 한 AI 디지털 역량 강화 연수를 성공적으로 마쳤어요. 이번 연수는 내년 AI 디지털교과서의 전면 도입을 대비하여, 현장의 교원뿐만 아니라 교육활동을 지원하는 교육공무직원들의 AI 디지털 기반 교육에 대한 이해도를 높이고 역량을 강화하기 위해 마련되었어요. 에이블런은 연수의 목적에 맞춰 AI 디지털교과서에 대한 이해를 높이고 생성형 AI 활용 능력을 강화하기 위한 커리큘럼을 구성했고, 개념부터 실습 기회까지 마련하여 성공적으로 교육을 마쳤다고 하네요.
본문 바로보기: 부트캠프 큐레이션 플랫폼 PickIT(피킷), 9월 신규 회원가입자 1000명 달성
[신세계/GPT로 생산성 딥-다이브!]
Chat GPT를 활용한 디지털 시대의 임직원 교육
에이블런과 신세계 함께 진행한 Chat GPT 와 관련된 특강에 대해 소개할게요. 이 특강은 생성형 AI 부터 Chat GPT까지 임직원이 필수적으로 알아야하는 부분들을 중심으로 진행된 기업 맞춤 교육이었어요. 본격적인 특강은 생성형AI 업무 활용, 고객 설문 & 전량 생성, 시장 조사, 마케팅 AI 챗봇 순서대로 교육과 실습이 이루어졌다고 하네요! 교육과 실습을 통해 생성형 AI 에 대한 내용부터 Chat GPT, 그리고 그와 관련된 결과물 도출까지 모두 학습할 수 있도록 구성되었다고 해요.
앞으로의 WeeklyA도 많은 사랑과 관심 부탁드립니다
10월 1주차 위클리A
안녕하세요! ChatGPT를 사용해보신 적이 있나요? 우리가 채팅하는 말들을 전문적인 용어로 '프롬프트'라고 하는데요. 이 프롬프트에 따라 AI가 하는 답변이 달라지기 때문에 프롬프트 설계의 중요성이 날이 갈수록 커지고 있어요. 하지만 누구나 배워서 역량을 키울 수 있기 때문에 우리도 프롬프트 엔지니어가 될 수 있어요! 이번주 위클리 A에서는 앞서 언급했던 프롬프트 엔지니어링에 대해서 알아볼게요.
💌에이블런 데이 드림
오늘의 세 줄 요약
1. DX 인사이트 | 우리도 프롬프트 엔지니어가 될 수 있다?
2. DX News! | AI시대, 코파일럿 잠재력 끌어올리는 프롬프트 기법
3. 이주의 교육 후기 | 임직원이 필수로 알아야 하는 "생성형 AI부터 Chat GPT까지"
#ChatGPT #프롬프트 엔지니어링 #LLM
🖥️프롬프트 엔지니어링?
지난 9월 29일, KT는 마이크로소프트와 손을 잡고, 한국에 최적화된 AI 모델을 개발하여 글로벌 시장을 공략하겠다고 발표했어요. 특히 소규모 언어모델(SLM) ‘파이’와 GPT-4 기반의 멀티모달 대규모언어모델(LLM) ‘GPT-4o’를 활용하여 전 세계적으로 경쟁력을 갖춘 AI 모델을 선보일 계획이에요. 이처럼 초거대 인공지능(AI) 언어모델이 주목 받고 있는 지금, 이를 효과적으로 활용하는 방법에 대한 논의 역시 활발해지고 있는데요. 프롬프트 엔지니어링이 그 핵심이에요! AI에서 ‘프롬프트’란 사용자가 인공지능에 뭔가 하라고 할 때 쓰는 말이나 질문을 말하는데요. 이 프롬프트가 중요한 이유는 프롬프트에 따라서 AI가 하는 답변이 달라지기 때문이에요. AI에게 원하는 답변을 얻기 위해서는 단순한 질문이 아닌, 섬세하고 정확한 언어로 프롬프트를 설계해야 하죠. 바로 이 프롬프트에 따라 AI의 답변이 크게 달라지기 때문에, 프롬프트 엔지니어링의 중요성은 갈수록 커지고 있어요. 이제 AI와의 상호작용에서 우위를 점하고, 업무 효율성 및 생산성 향상을 도모하려는 기업들에 ‘프롬프트 엔지니어링’은 필수적인 직무로 떠오르고 있다고 하네요✔️
프롬프트와 컴플리션 ⓒ brunchstory
✌🏻혼자는 못하지만, AI랑은 해결 가능해요
우리가 잘 알고 있듯이, 챗GPT와 같은 AI는 단순한 질문에 답하는 것을 넘어 논문 작성, 번역, 코딩 작업 등 다양한 업무에서 뛰어난 성과를 내고 있어요. SK 황재성 부사장은 한 인터뷰에서 AI가 특히 무에서 유를 창조하는 업무에 강점을 보인다고 강조했는데요. 예를 들어, 인사말 작성이나 아이디어 네이밍처럼 창의력이 필요한 작업에서 AI는 빠르고 효율적으로 도움을 줄 수 있어요. 또한 기본적인 형식도 잘 잡아주기 때문에 오히려 우리는 디테일하고 창의적인 부분을 맡을 수 있게 해줘요. 물론 AI가 아직 완벽하지는 않지만, 사용자가 자세하고 정확한 프롬프트를 제공할 경우, AI는 업무의 70% 이상을 자동화하고 생산성을 크게 향상시킬 수 있어요! 이렇듯 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 AI와 효과적으로 상호작용 할 수 있는 능력인 프롬프트 엔지니어링 기술이 필요하며, 즉 AI 리터러시가 중요한 것이죠.
논문으로 보는 프롬프트 엔지니어링 🍯팁
프롬프트에 대해 조금 더 알아보기 위해 관련 논문 ‘A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT’ 에서 중요한 부분들을 요약해서 소개해드릴게요! 이 논문은 반더빌트대학에서 GPT를 사용하면서 녹아낸 프롬프트 엔지니어링 팁들이 담겨있어요. LLM을 통해 소프트웨어 개발 작업을 자동화하는 데 중점을 두고, 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 세 가지 관점에서 설명하고 있는데요.
ChatGPT ⓒ Unsplash
1️⃣ 프롬프트 패턴의 체계적인 프레임워크
LLM(대규모 언어 모델)과의 상호작용에서 자주 발생하는 문제를 해결하기 위한 재사용 가능한 프롬프트 패턴을 문서화하고 체계화하는 방식을 제시해요. 프레임워크는 재사용 가능하다는 장점과 특정 도메인에 국한되지 않고 다양한 분야에 걸쳐 적용할 수 있는 일반적인 해결책을 제공한다는 점에서 효율적이에요! 이뿐 아니라 LLM의 성능이 향상됨에 따라 패턴도 자연스럽게 진화하고 개선되기 때문에 계속해서 업데이트된다는 장점도 있어요.
2️⃣ 프롬프트 패턴 카탈로그
패턴 카탈로그는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과의 상호작용을 최적화하기 위해 문서화된 다양한 패턴들의 모음이라고 생각하면 되는데요. 이 카탈로그는 프롬프트 엔지니어링을 통해 발생할 수 있는 여러 가지 문제를 해결하고, LLM의 출력을 더 구조적이고 유용하게 만드는 데 기여해요. 논문에서 제시하는 주요 패턴들은 각기 다른 상호작용 시나리오에 맞게 재사용 가능한 솔루션을 제공하고 있어요! 여러 가지 패턴 중 주요한 패턴 몇 가지를 소개하면서 주의할 점과 간단한 예시도 보여드릴게요.
1. Output Automater (출력 자동화 패턴)
이 패턴은 LLM(대규모 언어 모델)으로 생성된 출력을 자동으로 실행할 수 있는 스크립트나 작업을 자동화하는 데 중점을 둬요. 예를 들어, LLM이 제공한 일련의 코드나 작업을 수동으로 수행하는 대신, LLM이 직접 자동화 스크립트를 생성하여 해당 작업을 자동으로 처리할 수 있는거죠. 이를 통해 사용자는 일일이 명령어를 실행할 필요 없이, 자동화된 작업 흐름을 통해 시간을 절약할 수 있어요.
✔️주의: 구체적인 자동화 지시 필요, 충분한 대화 맥락 제공, 스크립트 검토 필요, 보안 위험
💬예시: "앞으로 내가 요청하는 모든 파일을 생성할 때, 해당 파일을 자동으로 생성하고, 내가 지정한 코드를 파일에 삽입하는 파이썬 스크립트를 작성해줘."
2. Flipped Interaction (뒤집힌 상호작용 패턴)
이 패턴은 대화를 주도하는 역할을 LLM에게 넘기는 것을 목표로 해요. 사용자가 질문을 통해 정보를 요구하는 대신, LLM이 필요한 정보를 질문하여 스스로 답을 생성할 수 있도록 하는 거죠. 예를 들어, 사용자가 AWS에 어플리케이션을 배포하고자 할 때, LLM이 관련 질문을 하여 필요한 정보를 수집하고, 최종적으로 배포 스크립트를 자동 생성해요. 이 패턴은 특히 복잡한 작업에서 LLM이 스스로 필요한 데이터를 수집하는 데 효과적일 것이라 예상되네요!
✔️주의: 명확한 목표 설정, 질문 양 조절, 사용자 지식 수준 반영, 불필요한 질문 방지, 오류 위험
💬예시: "앞으로는 AWS에 파이썬 어플리케이션을 배포할 수 있도록 필요한 질문을 하고, 충분한 정보가 모이면 배포 스크립트를 작성해줘."
3. Persona (페르소나 패턴)
페르소나 패턴은 LLM에게 특정 역할이나 성격을 부여하여 출력을 맞춤화하는 거에요. 예를 들어, LLM이 보안 전문가의 시각에서 코드를 검토하도록 지시하거나, 특정 역할을 맡아 그에 맞는 답변을 생성하게 할 수 있는거죠! 패턴은 사용자가 필요로 하는 출력을 더 명확하게 정의할 수 있으며, 특정 분야의 관점에서 더욱 적합한 결과를 얻는 데 유용하다고 해요.
✔️주의: 잘못된 가정이나 상상된 출력, 맥락의 명확한 정의 필요, 지나친 의존성 주의, 비윤리적이거나 민감한 페르소나 설정 금지
💬예시: "지금부터는 보안 검토자로서 코드를 검토하고, 보안 전문가가 지적할 수 있는 사항을 중심으로 의견을 제시해줘."
3️⃣ 프롬프트 패턴의 결합의 유연성
여러 패턴을 동시에 또는 연속적으로 사용하여 효율성과 출력의 품질을 향상시키는 방법이에요. 각각의 패턴으로는 한정된 문제만 해결할 수 있지만, 결합을 통해서 복잡한 시나리오에서 더 나은 결과를 도출할 수 있게 되는거죠! 패턴을 결합하게 되면 더 많은 유연성을 확보하며 더 정교한 질문을 던질 수 있고, 반복적인 작업을 자동화하거나 단순화하는 것도 가능해요!
이 논문의 결론에서는 프롬프트 패턴의 중요성과 발전 가능성을 강조하고 있어요. 여러 도메인에서 인간과 AI가 협력하여 더 빠르고 신뢰성 있는 결과를 얻도록 도울 수 있다고 말하며, GitHub Copilot이나 IntelliJ와 같은 개발 도구와의 통합 사례를 언급하죠. 이어서 프롬프트 엔지니어링의 실질적 활용 가능성을 강조하기도 하는데요. 이 논문에서 말한 것 같이 다양한 패턴들의 프롬프트를 잘 활용하여 LLM의 능력치를 최대로 끌어올리고 효율적으로 업무할 수 있길 기대해봅니다.
출처: White, J., Fu, Q., Hays, S., Sandborn, M., Olea, C., Gilbert, H., Elnashar, A., Spencer-Smith, J., & Schmidt, D. C. (2023). A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT. arXiv preprint arXiv:2302.11382.
🔗더 알아보기: GitHub Copilot, IntelliJ
🏢기업은 AI로 대체되지 않는다! BUT…
결론적으로 AI와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 사용하기 위해서는 프롬프트 엔지니어링을 잘 알아야 해요. 프롬프트를 잘 구성한다면 원하는 결과를 얻을 수 있고, 이는 업무의 효율성에 큰 차이를 만듭니다. 이 작은 차이들이 모이면 AI가 기업을 대체하진 못하겠지만 AI를 사용하지 않는 기업은 AI를 잘 활용하는 기업에 의해 대체될 수 있을 것 같네요.
이제 AI를 잘 다루는 능력은 선택이 아닌 필수 역량이 되고 있어요. 그중에서도 프롬프트 엔지니어링이 점점 더 중요한 역할을 하고 있죠. AI 스타트업 관계자들은 프롬프트 엔지니어링이 특별한 기술이 아니라, 누구나 배워서 역량을 키울 수 있는 분야라고 말해요. 실제로 많은 생성 AI 스타트업들은 마케터부터 개발자까지 모든 직원이 프롬프트 엔지니어링의 기본을 공부하고 있어요. LLM을 활용해 서비스를 제공하는 기업이라면 누구나 갖춰야 할 중요한 소양이기 때문이죠.
에이블런은 누구보다 AI시대 비즈니스 핵심이 데이터를 예측하고 그 인사이트를 통해 문제를 해결하는 것이라는 것을 잘 알고 있어요. 이것은 ‘AI리터러시’가 중요한 이유라고도 할 수 있는데요. 그래서 에이블런은 AI 리터러시 교육을 제공하며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 AI에게 올바른 질문을 던지는 방법도 교육하고 있어요. AI, 코딩이 어렵게 느껴져 남 일처럼 바라볼 비전공자도 쉽게 배울 수 있게, 실무에 바로 적용할 수 있는 교육을 진행하고 있으니 업무 시간을 줄이고 생산성은 2배로 만들고 싶다면, 지금 도전해보세요!🌟
1. 한글 브랜드 네임 생성 AI 작명가 '네이미'
인텔라이츠(대표 문경혜)는 챗GPT-4 기반의 브랜드 네임 생성 인공지능(AI) '네이미'(NAiMY™)가 최근 가입자 수 5만명을 넘어섰다고 12일 밝혔어요. 네이미는 사용자가 간단한 키워드만 입력하면 상호명, 법인명, 아이디, 채널명 등 다양한 카테고리의 창의적 이름을 생성해주는 서비스에요. 특허청 데이터를 기반으로 10가지 네임 기법을 학습, 독창적이고 법적으로 보호받을 수 있는 이름을 제공한다고 하네요! 업체 관계자는 "더 나아가 앞으로 상표 등록 가능성 체크 서비스 '리사'와 로고 및 글자체 디자인 기능 등을 업그레이드해 네이미를 더욱 다채롭고 유용한 서비스로 발전시킬 계획"이라고 밝혔어요.
본문 바로보기: 브랜드 이름 짓는 AI '네이미', GPT-4o 적용 후 가입자 5만명 돌파
2. 코파일럿 랩 '프롬프트 작성과 활용 가능'
인공지능(AI) 비서 코파일럿 출시 10개월 만에 글로벌 500대 기업 중 70%에서 이를 도입하며 일하는 방식을 혁신하고 기업 생산성을 높이고 있어요. 이제 AI는 얼마나 잘 활용하는지 여부가 기업과 개인의 경쟁력을 가르는 요소가 될 정도로 핵심적인 기술로 주목받고 있어요. 특히 자연어로 AI를 제어하는 프롬프트의 경우 어떻게 사용하느냐에 따라 정확성이 차이 나는 만큼 효율적인 사용방법에 관심이 쏠리고 있다고 해요. 코파일럿 랩은 직접 프롬프트를 작성하고 이를 AI에 적용해 성능을 확인할 수 있을 뿐 아니라 사전에 제작된 다양한 프롬프트를 활용하는 것도 가능해요. 이를 통해 새로운 프롬프트 활용법을 빠르게 학습할 수 있다고 하네요!
본문 바로보기: AI시대, 코파일럿 잠재력 끌어올리는 프롬프트 기법은
3.에이블런 '중부교육지원청 교육 공무직원 AI 디지털 역량 강화 연수' 성료
에이블런이 중부교육지원청 교육공무직원들을 대상으로 한 AI 디지털 역량 강화 연수를 성공적으로 마쳤어요. 이번 연수는 내년 AI 디지털교과서의 전면 도입을 대비하여, 현장의 교원뿐만 아니라 교육활동을 지원하는 교육공무직원들의 AI 디지털 기반 교육에 대한 이해도를 높이고 역량을 강화하기 위해 마련되었어요. 에이블런은 연수의 목적에 맞춰 AI 디지털교과서에 대한 이해를 높이고 생성형 AI 활용 능력을 강화하기 위한 커리큘럼을 구성했고, 개념부터 실습 기회까지 마련하여 성공적으로 교육을 마쳤다고 하네요.
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[신세계/GPT로 생산성 딥-다이브!]
Chat GPT를 활용한 디지털 시대의 임직원 교육
에이블런과 신세계 함께 진행한 Chat GPT 와 관련된 특강에 대해 소개할게요. 이 특강은 생성형 AI 부터 Chat GPT까지 임직원이 필수적으로 알아야하는 부분들을 중심으로 진행된 기업 맞춤 교육이었어요. 본격적인 특강은 생성형AI 업무 활용, 고객 설문 & 전량 생성, 시장 조사, 마케팅 AI 챗봇 순서대로 교육과 실습이 이루어졌다고 하네요! 교육과 실습을 통해 생성형 AI 에 대한 내용부터 Chat GPT, 그리고 그와 관련된 결과물 도출까지 모두 학습할 수 있도록 구성되었다고 해요.
앞으로의 WeeklyA도 많은 사랑과 관심 부탁드립니다