Prompt Engineering - 인공지능 > 언어모델 | AI Insight Note

프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 LLM이 원하는 출력을 생성하도록 입력(프롬프트)을 최적화하는 기술이다. 모델 재학습 없이 성능을 향상시킬 수 있다.

핵심 기법

Zero-shot

"이 리뷰를 긍정/부정으로 분류해: '최고의 제품이에요!'"

Few-shot

"리뷰 분류 예시:
- '별로예요' → 부정
- '완전 만족!' → 긍정
- '그냥 그래요' → 중립

분류: '엄청 좋아요!' →"

Chain-of-Thought (CoT)

"단계별로 생각해서 답해줘:
Q: 철수는 사과 3개, 배 2개를 가지고 있었다.
   사과 1개를 먹었다. 과일이 몇 개 남았나?

A: 단계별로 생각하면:
   1. 처음 과일 수: 3 + 2 = 5개
   2. 사과 1개 먹음: 5 - 1 = 4개
   정답: 4개"

시스템 프롬프트 (System Prompt)

System: "당신은 10년 경력의 Python 시니어 개발자입니다.
코드 리뷰 시 보안 취약점을 특히 주의합니다."

User: "이 코드 리뷰해줘: ..."

참고문헌

•Wei et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

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