대규모 언어 모델에서 프롬프팅 기법에 대한 종합적인 조사

Core Concepts

대규모 언어 모델의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 프롬프팅 기법이 필수적이다. 이 논문에서는 대규모 언어 모델에 적용되는 다양한 프롬프팅 기법을 소개하고 분류한다.

Abstract

이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)에서 프롬프팅 기법에 대한 종합적인 조사를 제공한다. 먼저 언어 모델의 발전 과정을 통해 LLM의 등장 배경을 설명한다. LLM은 방대한 데이터와 매개변수를 활용하여 뛰어난 성능을 보이지만, 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 프롬프팅 기법이 필요하다. 프롬프팅은 LLM에 특정 입력 또는 지시를 제공하여 원하는 출력을 유도하는 기법이다. 이 논문에서는 프롬프팅 기법을 인간의 개입 수준과 프롬프트의 목적에 따라 분류한다. 인간의 개입 수준에 따라 수동 생성 프롬프트와 자동 생성 프롬프트로 나뉜다. 자동 생성 프롬프트는 다시 이산 프롬프트와 연속 프롬프트로 구분된다. 프롬프트의 목적에 따라 작업 기반, 보조 생성, 리소스/도구 활용 프롬프트로 나뉜다. 작업 기반 프롬프트는 단순히 목표 작업을 수행하는 것이 목적이다. 보조 생성 프롬프트는 중간 단계의 추론 과정을 생성하거나 지식을 생성하는 것이 목적이다. 리소스/도구 활용 프롬프트는 외부 리소스나 도구를 활용하여 프롬프팅의 효과를 높이는 것이 목적이다. 이러한 분류 체계를 바탕으로 각 프롬프팅 기법의 특징과 장단점을 자세히 설명한다. 또한 프롬프팅 기법의 향후 연구 방향으로 최적이 아닌 프롬프트 해결, 구조화된 데이터 처리, 답변 엔지니어링, 프롬프트 주입 방지 등을 제시한다.

Stats

대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터와 매개변수를 활용하여 뛰어난 성능을 보인다. 프롬프팅 기법은 LLM의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 필수적이다. 프롬프팅 기법은 인간의 개입 수준과 프롬프트의 목적에 따라 다양하게 분류된다.

Quotes

"프롬프팅은 특정 입력 또는 지시를 LM에 제공하여 원하는 출력을 유도하는 기법이다." "프롬프팅 기법은 LLM을 각 하위 작업에 개별적으로 미세 조정할 필요성을 해결했다."

Key Insights Distilled From

A Survey on Prompting Techniques in LLMs

by Prabin Bhand... at arxiv.org 04-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.03740.pdf

Deeper Inquiries

프롬프팅 기법의 발전을 위해 LLM 자체의 어떤 특성이나 훈련 방식이 개선되어야 할까

LLM의 발전을 위해 프롬프팅 기법을 개선하기 위해 LLM 자체의 특성과 훈련 방식에 대한 몇 가지 개선이 필요합니다. 첫째, LLM의 크기와 파라미터 수를 늘리는 것 외에도, 훈련 데이터의 품질과 다양성을 향상시켜야 합니다. 더 다양하고 광범위한 데이터로 LLM을 사전 훈련시키면 다양한 도메인과 작업에 대한 일반화 능력이 향상될 수 있습니다. 둘째, 지속적인 자가 교육 및 셀프-피드백 메커니즘을 도입하여 LLM이 새로운 데이터와 상황에 대해 지속적으로 학습하고 개선할 수 있도록 해야 합니다. 마지막으로, LLM의 해석가능성을 향상시켜 모델이 내부 작동 방식을 더 잘 이해하고 해석할 수 있도록 해야 합니다.

프롬프팅 기법을 활용하여 LLM의 편향성이나 윤리적 문제를 해결할 수 있는 방법은 무엇일까

프롬프팅 기법을 활용하여 LLM의 편향성이나 윤리적 문제를 해결하기 위한 방법으로는 몇 가지 접근 방법이 있습니다. 첫째, 윤리적 가이드라인을 프롬프팅 과정에 통합하여 모델이 윤리적으로 적절한 답변을 생성하도록 유도할 수 있습니다. 둘째, 다양한 데이터 소스를 활용하여 모델을 다양한 시나리오와 관점에서 훈련시켜 편향성을 줄이고 다양성을 증가시킬 수 있습니다. 마지막으로, 외부 감사 및 검증 메커니즘을 도입하여 모델의 출력을 실시간으로 모니터링하고 윤리적 문제가 발생할 경우 즉각 대응할 수 있도록 해야 합니다.

프롬프팅 기법의 발전이 인간-AI 상호작용에 어떤 영향을 미칠 것으로 예상되는가

프롬프팅 기법의 발전이 인간-AI 상호작용에 미칠 영향은 상당히 중요합니다. 먼저, 프롬프팅을 통해 모델이 인간의 의도를 더 잘 이해하고 상호작용할 수 있게 되면, 사용자와 AI 간의 의사 소통이 더욱 효율적으로 이루어질 것으로 예상됩니다. 또한, 프롬프팅을 통해 모델이 더 많은 도메인과 작업을 수행할 수 있게 되면, 다양한 분야에서의 협업과 응용이 더욱 확대될 것으로 기대됩니다. 마지막으로, 프롬프팅 기법의 발전은 AI의 인간적 이해력과 상호작용 능력을 향상시켜 인간과 AI 간의 협력을 더욱 강화할 수 있을 것으로 전망됩니다.