프롬프트 엔지니어링

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GPT-4, Claude 같은 대형 언어 모델(LLM)은 수천억 개의 파라미터를 가지고 있습니다. Fine-tuning은 이 파라미터를 업데이트하는 것이지만, 비용이 수천~수만 달러 이고 데이터 준비에 수주가 걸립니다. 프롬프트 엔지니어링은 모델의 파라미터를 한 개도 바꾸지 않고, 입력 텍스트만으로 행동을 제어하는 기술 입니다. 왜 이것이 가능한가? LLM은 사전학습 중 수조 개의 텍스트 패턴 을 학습했습니다 "다음 토큰 예측"이라는 단순한 목표로 논리, 번역, 코딩, 분석 능력을 획득했습니다 이 잠재 능력은 올바른 지시(prompt) 로 활성화됩니다 잘못된 프롬프트 \to 모델이 잘못된 패턴을 따라감 \to 저품질 출력 비용 비교: Fine-tuning GPT-4: $10,000+ / 수주 소요 프롬프트 최적화: $0.01~$1 / 수분 소요 성능 차이: 잘 설계된 프롬프트는 fine-tuning의 80~95% 성능 달성 핵심 통찰: 프롬프트 엔지니어링은 "모델에게 무엇을 할지 잘 설명하는 기술"이 아닙니다. "모델이 학습한 패턴 중 원하는 패턴을 정확히 활성화시키는 기술" 입니다.

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