질문이 곧 실력이 되는 시대 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트 완성, 번역, 복잡한 추론, 요약 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 출력의 품질은 사용자가 프롬프트를 얼마나 잘 작성하는가에 크게 좌우됩니다. 프롬프트의 명확성, 구체성, 맥락이 모델의 해석과 응답의 관련성에 상당한 영향을 미칩니다. 프롬프트 엔지니어링: AI의 잠재력을 깨우는 '질문의 설계'프롬프트 엔지니어링은 단순히 AI에게 명령을 내리는 기술을 넘어, 생성형 AI 모델로부터 최적의 결과물을 끌어내기 위해 입력값(Prompt)을 전략적으로 설계하고 최적화하는 과정을 말합니다. 과학 논문 초록에서 정보를 뽑는 실험에서, 단순 프롬프트보다 "표 형식 + 단계적 추론(CoT)"을 명시한 프롬프트가 10% 더 높은 정확도를 보였다..
