'프롬프트 엔지니어링'은 의도대로 출력을 얻기 위해 AI에게 내리는 명령문인 프롬프트를 조정하는 행위입니다. 지금까지 프롬프트 엔지니어링은 인간 엔지니어에 의해 수행되어 왔습니다만, 프롬프트의 작성 자체도 AI를 사용하는 것이 더욱 성능 향상을 가져온다는 연구 결과가 발표되었습니다.
[2402.10949] The Unreasonable Effectiveness of Eccentric Automatic Prompts
https://arxiv.org/abs/2402.10949
AI Prompt Engineering Is Dead - IEEE Spectrum
https://spectrum.ieee.org/prompt-engineering-is-dead
2022년 가을에 ChatGPT가 등장한 이래, 프롬프트를 고안하여 AI의 출력을 개선하려는 시도가 다수 진행되어 왔습니다. 이에 따라 모델이나 데이터 세트 등에 따라 변화하는 "적절한 프롬프트"를 찾는 전문가로서 프롬프트 엔지니어가 등장했습니다.
그러나 2024년 2월 20일에 발표된 릭 배틀 씨와 테자 고라푸디 씨의 논문에 의해 AI에 의한 프롬프트 엔지니어링이 매우 효과적이라고 시사되었고, 프롬프트 엔지니어라는 직업은 AI로 대체될 가능성이 표면화되었습니다.
배틀 씨와 고라프디 씨는 3개의 AI 모델에 초등 산수 문제를 풀게 하는 태스크에 대해, 각각 60개의 다른 프롬프트를 준비해 결과를 비교했습니다. 「추론을 단계적으로 설명하라」와 같은 연쇄 사고 테크닉에 있어서 유효하게 동작할 때도 있는 반면, 퍼포먼스가 악화되는 경우도 있어, 두 사람은「유일한 트렌드는, 트렌드가 없는 것」, 「최적의 프롬프트는 모델과 데이터 세트마다 다를 수 있다」라고 지적했습니다.
따라서 프롬프트 엔지니어링은 최적의 기술에 대한 일관성이 없으며 시행착오가 필요합니다. 거기서 배틀씨와 고라프디씨는 프롬프트를 자동으로 생성하는 툴을 작성하고, 프롬프트에 의한 출력 결과를 평가해, 평가를 바탕으로 다시 그 툴로 프롬프트를 작성한다는 루프를 실시했습니다. 그 결과, 인간이 프롬프트 엔지니어링을 실시하는 경우에 비해 시간이 며칠에서 수 시간으로 단축됨과 동시에 최종 AI의 출력 결과도 개선되었다고 합니다.
알고리즘에 의해 생성된 프롬프트 중에는 「지휘관, 이 난기류의 진로를 계획해, 이상의 원인을 찾아내 주세요. 사용 가능한 모든 데이터와 전문 지식을 활용하여이 어려운 상황을 극복하십시오」 같은 이상한 것도 포함되어 있었습니다.
이러한 프롬프트를 자동 생성하기 위한 노력은 다른 곳에서도 연구되어 왔으며, 인텔 랩의 샤쳐 로젠만, 바스데프 랄, 필립 하워드의 3명은 NeuroPrompts라는 프롬프트 자동 강화 툴을 만들었습니다.
이 도구는 이미지 생성 AI인 StableDiffusion에 대해 인간이 만든 프롬프트를 입력하기 전에 AI가 적절한 프롬프트를 자동으로 추가하고 입력한다는 것. 아래는 「A robot is playing the piano(피아노를 연주하는 로봇)」라고 하는 프롬프트를 실행하려고 했을 때의 실제 사례입니다. 오른쪽 하단에 줄지어 있는 2장의 이미지는 왼쪽이 AI에 의해 추가 기술된 프롬프트에 의한 출력 결과, 오른쪽은 인간이 입력한 프롬프트의 출력 결과로, AI 쪽의 프롬프트가 고품질의 이미지를 생성했음을 알 수 있습니다.
「A boy on a horse(말을 탄 소년)」이라는 예제에서는 아래 그림과 같이. 그대로 StableDiffusion에 입력하면 왼쪽에 표시된 오래된 사진과 같은 이미지가 출력되지만 NeuroPrompts에서 프롬프트를 강화하면 오른쪽과 같이 '더 아름다운' 이미지가 출력됩니다.
NeuroPrompts를 개발한 연구자 중 한 명인 랄 씨는 아래와 같이 향후 프롬프트 엔지니어가 더 이상 필요치 않다는 생각을 내비쳤습니다.
이러한 프롬프트의 최적화를 연구하고 기본 모델 자체에 통합함으로써, 복잡한 프롬프트 엔지니어링 단계를 없애는 것이 중요합니다.
'프롬프트 엔지니어'라는 직업...
생긴 지 얼마나 됐다고 벌써 사라질 위기...
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