[LLM 기초] Prompt 엔지니어링 개념이해

1. 프롬프트 엔지니어링

- 컴퓨터와 새로운 상호작용 방법 

- 자연어로 컴퓨터와 상호작용하는 방법

- 머신러닝 모델링 방법과 개발 방법을 혼합해 놓은 것과 비슷함

- 머신러닝 모델링 방법과 개발 방법론을 둘 다 이해하고 활용할 수 있어야 높은 수준의 프롬프트 엔지니어링을 할 수 있음.

- 실험적 방법론에 기한하여, 한 번 그럴듯한 결과를 내는 것이 아닌, 원하는 결과를 정화히 의도한대로 항상 일관성 있게내도록 만드는 것

- 프롬프트 엔지니어링이라고 하는 대부분의 예시는 블라인드 프롬프팅, 혹은 프롬프트 라이팅이라고함.

 

2. fine-tuning과 prompt의 차이

- ML 연구는 프로젝트를 설정하고 데이터를 정제(준비) 하고 모델링을 하고 개발을 하는 과정으로 크게 4가지로 나뉘지만, 프롬프트 엔지니어링은 정제와 모델링의 과정을 제외한 프로젝트를 설정과 개발로만 이루어져 있어 소비시간이 줄어듬.

 

3. 프롬프트 에지니어링으로 ML 연구가 끝인가?

- 그건 아님. 모델링 혹은 파인튜닝이 필요한 경우가 있기 때문

   1) 숫자를 예측하는 선형 회귀 문제

   2) 대량의 로그성 데이터의 실시간 처리

   3) 특수 목적의 매우 높은 정밀도를 요구하는 문제

   4) 데이터의 최신성이 중요하지 않은 경우

   5) 데이터 보안이 매우 중요한 경우 

- 위와 같은 경우로 ML의 연구가 끝은 아님. 두가지 경우를 잘 배합하여 개발하면 큰 성장이 있을 것 같음.