프롬프트 엔지니어라는 말을 들어보셨나요? 새로운 직종 또는 직업이라고 할 수 있는지 이게 무엇인지 알아봅시다.
프롬프트 엔지니어란?
이전 포스팅에서 미드저니를 사용하는 방법에 대해 다뤘었습니다.
대표적으로 프롬프트에 관한 이야기들이 있었는데요. 이 프롬프트가 무슨 뜻인지 먼저 살펴보겠습니다.
프롬프트
컴퓨터 시스템이 다음에 어떠한 조작을 행해야 하는지 지시하기 위한 지시 메시지를 말합니다.
지시 메시지?
시스템이 다음 명령이나 메시지 등의 행동을 받아들일 준비가 되어있음을 사용자에게 알려 주는 메시지를 말합니다.
검색어나 사이트 가입등을 시도할 때 특정 검색어 입력대기 상태, 사이트 가입 시 아이디 입력 대기상태 일 때 커서가 깜빡이면서 준비 중인 것들을 보셨을 겁니다.
예)
" 아이디 : ___________ " (10자 이내로 입력하세요)
또는,
이와 같은 메시지가 프롬프트입니다.
한마디로 무언가 입력을 요청하는 명령어를 말합니다.
프롬프트의 역할
프롬프트는 특히 대화나 이미지를 생성하는 Ai 기술에 많이 쓰입니다.
Ai에게 원하는 결과를 출력해 줄 명령어(프롬프트)를 입력할 수 있고, 원하지 않는 결과를 출력하는 명령어(네거티브 프롬프트) 또한 입력 가능합니다.
사용자가 원하는 결과물을 프롬프트라는 개념으로 설명하고 세부적으로 지시하면서 만들 수 있게 되었습니다. 프롬프트는 인공지능과 사용자 사이의 소통창구 역할을 합니다.
이렇게 프롬프트는 대화 창구이자 명령을 더 잘 내리기 위한 명령어라고 이해하면 됩니다. 그렇다 보니 이 프롬프트를 구현하는 것이 중요하게 되었습니다.
이것을 프롬프트 엔지니어링이라고 합니다. 그리고 이 일을 하는 사람을 프롬프트 엔지니어라고 합니다.
프롬프트 엔지니어는 인공지능 기술을 접목해 대화형 서비스를 만드는 직업으로 정확하게는 생성형 인공지능이 최대한의 성능을 낼 수 있도록 적절한 명령을 내려 인공지능 모델을 학습시키는 직업입니다.
신종 직업
프롬프트 엔지니어의 필수 역량은 무엇일까요?
코딩 실력? 인공지능 기술 이해도?
가장 중요한 것은 대화의 맥락을 얼마나 잘 이해하고 인공지능을 얼마나 잘 활용하는지가 가장 중요합니다.
명확하고 간결한 질문으로 인공지능이 최대한 이해하기 쉽도록 만들어야 합니다.
실제 프롬프트 엔지니어 취업 공고를 보면 빠짐없이 창의성, 논리적/언어적 대화를 중요시하고 있습니다.
자격증도 존재합니다. AICE라는 것인데요, 인공지능 활용능력 검정 시험입니다.
1990년대 말 국내에 인터넷이 처음 도입된 시기에 "인터넷 정보 검색사"라는 새로운 자격이 만들어졌고, 당시 인터넷 검색이 새로운 직종으로 떠오른 적이 있었습니다.
인터넷 검색이라는 분야가 산업혁명이라고 할 수 있을 정도로 지금은 누구나 쉽게 인터넷 검색을 통하여 세계 어디에서든 다양한 정보를 얻을 수 있는 세상이 되었습니다.
프롬프트 엔지니어 또한 Ai가 태동하는 시기에 적절하게 나타난 신종 직업인 것이죠.
관심 있다면 신종 자격증에도 도전해 보세요.
연봉 4억?
최근 구글이 투자한 스타트업에서 프롬프트 엔지니어 구인 공고에 연봉을 33만 5천 달러(한화 약 4억 3천만 원)를 기재해 화제가 되기도 했습니다. 이미 미국, 영국등에서는 베테랑 프롬프트 엔지니어가 30만 달러, 40만 달러까지의 연봉을 제안받는 일이 흔하다고 합니다.
실제로 챗GPT를 사용해 보면, 간단한 문답도 그 과정이 쉽지 않음을 느낄 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어와 같은 직업의 몸값이 천정부지로 치솟는 이유는 사용자의 생각과 활용 방식에 따라 챗GPT의 역량이 달라지기 때문입니다. Ai 기술이 새롭게 등장하며 Ai와 효과적으로 결과를 도출하는 이들이 Ai 커뮤니케이터로 세상의 주목을 받는 기술자가 된 것이죠.
엔지니어까지는 아니더라도 챗GPT를 영리하게 사용할 수 있는 명령어의 조합을 익히는 것은 분명 큰 도움이 될 것입니다.
챗GPT
챗GPT와 보다 더 똑똑한 대화를 나눌 수 있는 간단한 규칙과 작동 팁을 소개합니다.
규칙을 알면 더 쉽다.
챗GPT는 학습이 완료된 후 입력 문장에 대해 적절한 답변을 생성하기 위해서 다음 과정을 거칩니다.
1) 입력 문장의 토큰화
2) 인코더에 입력 문장의 임베딩을 전달
3) 디코더에서 생성된 문장을 토큰화하여 단어 시퀀스로 변환
4) 디코더에서 생성된 단어 시퀀스의 임베딩을 디코더에 전달
5) 디코더에서 생성된 답변 문장 출력
쉽게 설명하자면, 입력 텍스트를 처리하고 맥락을 분석합니다. 입력 텍스트는 토큰화되어 모델이 입력받는 구조로 전환되는데요. "오늘 날씨가 좋아"가 '오늘', '날씨가', '좋아'로 분리되어 각 토큰이 어떤 단어들과의 관계에서 적절한 답변을 제시하는지 학습됩니다.
입력 텍스트가 처리되면 변환기는 단어, 구두점 및 기타 문자를 포함하는 가능한 출력 토큰 세트에 대한 가능성을 분석합니다. 이때 가능성은 입력 텍스트의 맥락을 기반으로, 각 가능한 출력 토큰에 확률을 할당하는 과정을 통해서 생성됩니다.
적합한 답변일 확률이 가장 높은 출력 토큰이 응답의 다음 단어로 선택되고, 모델이 시퀀스 종료 토큰을 생성하거나 미리 정의된 최대 길이에 도달할 때까지 프로세스가 반복됩니다.
어렵죠? 잘 이해가 되지 않아도 "그렇구나..."로 넘어가세요.
같은 내용을 물어보면 답변이 매번 달라지는 이유
챗GPT는 같은 내용을 물어봐도 질문의 구조에 따라 다른 답변을 합니다. 똑같은 문장으로 물어봐도 다른 답변을 하기도 하는데요. 그 원인으로는 확률 모델, 과거 대화 기록, 모델의 변화 등의 이유가 있습니다.
다양한 요소들이 분석되는 중 특정한 구조가 적합하다는 판단이 이전과 달랐을 수 있으며, 하나의 채팅에서 챗GPT가 다른 맥락을 학습했거나 또는 이전의 답변과 지금의 답변 사이에 모델이 업그레이드 됐을 수 있죠.
이에 같은 내용도 다양하게 물어보는 것이 답변을 얻기 위한 효과적인 방법입니다. 즉, 고도화된 작업 결과가 필요한 시점, 단순히 하나의 질문을 던지고 이를 확인하는 것은 적절한 답변을 찾아낼 기회를 날리는 것일 수 있습니다. 내가 원하는 상황 속 질문을 다양화하고 이런 답변들을 대조해 보며 더 좋은 결과를 선택하는 것이 챗GPT를 더 효과적으로 이용하는 방법인 거죠.
챗GPT도 처음 만나는 단어가 있다
만약 전문 용어를 사용하거나 사용하지 않아서 챗GPT가 맥락을 이해하지 못한 경우, 이용하는 단어를 특정하고 정의해 주면 더 적절한 답변을 제공받을 수 있습니다.
새로운 정보를 정의해 주면 챗GPT는 해당 정보를 습득하고 습득한 정보를 토대로 결과물을 노출해 줍니다.
그래서 앞서 포스팅에서 살펴본 방법 중 세 번째에 해당하는 방법이 조건을 정의해 주고 정의한 조건에 맞춰서 응답을 요청한 것입니다.
- 뤼튼을 활용한 관련 포스팅
다국어에 능통한 챗GPT에게 영어로 물어봐야 하는 이유
챗GPT의 학습 데이터 중 대부분은 영문 데이터일 것이며, 이에 영문으로 질문하는 것이 더 좋은 답변을 얻을 수 있습니다. 영어 사용에 익숙하지 않은 이용자의 경우 번역기 등을 활용한 질문 프로세스를 거치는 것이 효과적인 것이죠.
딥플, 파파고, 구글번역 또는 챗GPT 자동번역기인 확장프로그램 프롬프트 지니를 활용하는 것도 방법입니다.
결과적으로,
챗GPT부터 시작하여 미드저니, 코딩등 다양한 영역에서 결국 중요한 것은 이용자가 얼마나 적합한 명령어(프롬프트)를 제공할 수 있느냐입니다.
결국, 이용자가 머릿속에 있는 상상을 현실화할 수 있어야 합니다. 상상 자체도 창작의 영역으로 많은 사고와 고민이 필요한 부분이죠.
Ai기술이 인간의 생산성 향상의 도구로 인정받고 이를 활용하는 능력 역시 존중받는 시대가 시작되었습니다. 이 새로운 기술을 얼마나 빠르게 익히고 숙지하느냐가 다가오는 Ai 기술의 시대, 핵심 경쟁력을 가르는 기준이 될 것입니다.
그러니, 방구석 셀러 여러분들도 Ai에 도전해 보세요! 기발한 상상과 아이디어로 공장처럼 찍어내는 셀러 교육과는 다르게 경쟁력 있는 Ai 마케팅을 통해 월등히 앞설 수 있는 기회가 올 수도 있습니다.
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