[챗GPT] 퓨샷 프롬프트의 함정

[챗GPT] 퓨샷 프롬프트의 함정

 

Few-shot Prompting은 AI가 문맥과 의도를 더 잘 이해하도록 돕는 강력한 기법이다. 예시를 통해 구체적인 상황을 제시하면 모델이 더 정확하고 풍부한 답변을 생성할 가능성이 높아진다. 또 사용하기 쉽기도 하다. 이 때문에 많은 강의와 책들이 이 기법의 중요성을 실제 이상으로 부풀려서 이야기하기도 한다. 심지어 예제를 넣지 않은 프롬프트는 잘못된 프롬프트, 초보자의 프롬프트로 치부하기까지 한다. 그러나 이 방식에도 여러 한계와 함정이 존재하며, 이를 신중히 관리하지 않으면 오히려 의도와는 다른 결과를 초래할 수 있다.

 

An AI robot's face in a mosaic pattern, constructed of multiple three-dimensional cubes set at different planes, creating a disjointed three-dimensional image. The cubes are in natural colors, showcasing a futuristic yet artistic design. The overall composition emphasizes depth and geometry, with intricate details of the cubes forming the robot's facial features.

 

 

가장 큰 문제 중 하나는 예시 선택에서 생겨난다. 예시가 편향되었거나 불완전한 정보를 포함할 경우, 모델이 이를 정답으로 간주하고 잘못된 답변을 만들어낼 가능성이 크다. 특히 민감하거나 논란이 되는 주제에서는 부적절한 예시가 오해를 불러일으키거나 불쾌감을 줄 위험이 있다. 이를 방지하려면 예시를 다양하고 중립적으로 구성하고, 민감한 내용은 사실에 기반하여 판단이 개입되지 않도록 해야 한다.

Few-shot Prompting은 또한 모델이 예시에 의존하는 경향을 강화시킬 수 있다. 예시가 없으면 성능이 떨어지거나 일반화 능력이 저하될 위험이 있다. 이는 예시 중심 접근 방식이 Zero-shot Prompting보다 많은 리소스를 소모하는 이유이기도 하다. 이를 보완하기 위해 예시 없이도 작동할 수 있는 일반적인 프롬프트 구조를 설계하거나, Zero-shot과 Few-shot 방식을 혼합하는 것이 효과적이다. (사용자 역시도 프롬프트 작성에서 예시에만 의존하는 방향으로 고착화될 위험도 존재한다)

입력된 예시의 순서도 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다. 동일한 예시라도 배열 순서에 따라 AI가 다른 방식으로 해석할 가능성이 있다. 따라서 순서를 바꾸더라도 일관된 결과가 나오도록 설계해야 하며, 중요한 예시는 맨 앞이나 맨 뒤에 배치해 모델의 주의를 집중시키는 것이 좋다.

예시의 수 역시 신중히 조율해야 한다. 예시가 많아지면 성능이 향상될 수 있지만, 동시에 계산 비용이 증가하고 응답 속도가 느려지는 단점이 있다. 또한 지나치게 많은 예시는 모델을 혼란스럽게 만들 수도 있다. 흔히 2~5개의 예시가 적절하며, 이를 통해 최소한의 리소스로 최대의 성능을 끌어내는 것이 바람직하다.

예시와 실제 질문 사이의 맥락 차이도 문제를 일으킬 수 있다. 모델은 예시와 유사한 맥락에서 가장 잘 작동하므로, 질문과 예시 간의 일관성을 유지하는 것이 중요하다. 맥락 전환이 필요한 경우에는 명확한 지침을 추가해 모델이 새로운 질문에 집중할 수 있도록 돕는 것이 필요하다.

마지막으로 민감한 주제를 다룰 때 발생할 수 있는 문제도 고려해야 한다. 부적절한 예시는 AI가 편향된 답변을 생성하거나 민감한 정보를 잘못 다룰 가능성을 높인다. 따라서 민감한 주제와 관련된 예시는 중립적이고 신뢰할 수 있는 데이터를 바탕으로 설계해야 하며, AI의 반응을 충분히 반복 테스트하고 필요한 경우 추가 검증 단계를 거쳐야 한다.

Few-shot Prompting은 잘 설계된 프롬프트와 신중하게 선택된 예시를 통해 AI의 성능을 극대화할 수 있는 강력한 도구다. 그러나 예시의 선택, 배열, 수, 맥락, 민감성 등 다양한 요소를 면밀히 검토하고 설계해야 의도한 결과를 안정적으로 얻을 수 있다.

 

 

 

​

 

 

​

#프롬프트 #프롬프트엔지니어링 #리비젼컨설팅 #전용준 #리비젼 #머신러닝 #챗GPT #AI검색

​

 

 

 

 

 

 

 

참고::

 

이 글은 "디지털 마케터의 챗GPT 활용 전략" 책의 프롬프트 엔지니어링 섹션을 보강 Update하기 위한 내용입니다. 책에 대한 소개는 다음을 참고하세요 

https://revisioncrm.tistory.com/596

[책] 디지털 마케터의 챗GPT 활용 전략: 어떻게 다른가?

 

 

 

https://www.youtube.com/watch?v=rZE9f9CPPxw&t=535s

 

 

https://revisioncrm.tistory.com/698

SearchGPT와 ChatGPT 통합 - 그리고 프롬프트 엔지니어링 중요성 증가