프롬프트 엔지니어링 최근 연구 및 동향

지난 4월 9일 뉴스레터에 들어갔던 내용 중에 프롬프트 엔지니어링의 기초에 대한 내용을 영상으로 만들었다.

 

그리고 이후 조사한 프롬프트 엔지니어링 최신 연구와 기법에 대한 퍼플렉시티 조사 결과. 나중에 하나씩 탐구해나갈 계획. 

 

프롬프트 엔지니어링의 최신 연구와 기법 동향

대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전으로 프롬프트 엔지니어링은 AI 분야에서 핵심 기술로 자리잡았습니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델에 효과적으로 지시를 내려 원하는 결과를 이끌어내는 기술로, 최근 다양한 연구와 기법들이 개발되고 있습니다. 이 글에서는 2025년 현재 주목받는 프롬프트 엔지니어링 기법들을 살펴보겠습니다.

기본적인 프롬프트 엔지니어링 기법

제로샷 프롬프팅(Zero-Shot Prompting)

제로샷 프롬프팅은 예시 없이 직접 질문이나 지시를 제공하는 가장 기본적인 방법입니다. 특별한 학습 없이도 모델의 기존 지식을 활용해 답변을 생성합니다^6.

예시:

항생제에 대해 설명해 줘

이와 같은 간단한 프롬프트만으로도 모델은 항생제의 정의, 작용 원리, 용도 등을 설명할 수 있습니다^2.

퓨샷 프롬프팅(Few-Shot Prompting)

퓨샷 프롬프팅은 몇 가지 예시를 함께 제공하여 모델의 이해를 돕는 방식입니다. 이는 모델이 특정 패턴을 파악하고 그에 맞게 응답하도록 유도합니다^6.

예시:

다음 영어 단어를 한국어로 번역해줘:
1. apple => 사과
2. house => 집
3. cheese => ?

모델은 제공된 예시를 통해 번역 작업의 패턴을 파악하고 'cheese'를 '치즈'로 번역할 수 있습니다^1.

고급 프롬프트 엔지니어링 기법

사고 연쇄(Chain of Thought, CoT)

사고 연쇄는 모델이 단계별 사고 과정을 통해 복잡한 문제를 해결하도록 유도하는 기법입니다. 이는 특히 수학, 논리 문제 해결에 효과적입니다^3.

예시:

다음 문제를 단계별로 풀어보자: 
한 상점에서 사과 5개를 개당 1,200원에 구매했고, 배 3개를 개당 2,000원에 구매했다. 총 얼마를 지불해야 할까?

이 프롬프트는 모델이 "사과 비용: 5 × 1,200 = 6,000원, 배 비용: 3 × 2,000 = 6,000원, 총 비용: 6,000 + 6,000 = 12,000원"과 같이 단계별 사고 과정을 보여주며 답을 도출하도록 합니다^1.

사고 트리(Tree of Thought, ToT)

사고 트리는 사고 연쇄를 확장한 개념으로, 여러 사고 경로를 병렬로 탐색하고 필요에 따라 역추적하는 방식입니다. 이는 복잡한 문제 해결 과정에서 더 유연한 접근을 가능하게 합니다^1.

예시:

다음 퍼즐을 풀어보자: 구슬 9개 중 하나만 다른 것보다 무겁다. 저울을 최소한으로 사용해 그 구슬을 찾는 방법을 여러 가능성을 탐색하며 설명해줘.

모델은 여러 가능한 접근법을 동시에 고려하고, 가장 효율적인 해결책을 찾아갈 수 있습니다^1.

역할 지정 프롬프팅(Role Prompting)

역할 지정 프롬프팅은 AI에게 특정 역할이나 전문가의 관점에서 답변하도록 지시하는 기법입니다^10.

예시:

당신은 경험 많은 여행 가이드입니다. 제주도를 3일 동안 여행하는 최적의 일정을 추천해주세요.

이 방식은 모델이 특정 도메인 지식과 관점을 활용해 더 전문적인 답변을 제공하도록 합니다^10.

최신 연구 동향 및 사례

자동 프롬프트 엔지니어링(APE)

자동 프롬프트 엔지니어링은 최적의 프롬프트를 자동으로 생성하고 최적화하는 기술입니다. 이는 메타 프롬프트를 활용해 주어진 작업에 맞는 효과적인 프롬프트를 설계합니다^5.

출력 프라이머(Output Primer)

출력 프라이머는 원하는 답변의 시작 부분을 미리 제시하여 모델의 응답 방향을 유도하는 기법입니다^9.

예시:

제공된 텍스트를 요약해주세요. 요약문은 다음 문장으로 시작하세요: "이 글의 주요 내용은..."

이 방식은 특히 특정 형식이나 스타일의 답변이 필요할 때 유용합니다^9.

결론

프롬프트 엔지니어링은 AI 활용의 핵심 기술로, 지속적으로 발전하고 있습니다. 2025년 현재, 단순한 프롬프트 작성을 넘어 복잡한 사고 과정을 유도하고 자동화하는 방향으로 발전하고 있으며, 이는 AI의 활용 범위와 효과를 크게 확장시키고 있습니다^3^11. 프롬프트 엔지니어링 기술을 마스터하는 것은 AI 시대의 필수 역량이 되었으며, 이를 통해 인간-AI 협업의 새로운 지평을 열어가고 있습니다.