AI/GPT] 프롬프트 엔지니어링_Part 6 (COT (Chain of Thought) & Supermeta prompt)

Chain of Thought(COT) 기법은 이전 대화의 맥락을 기반으로 대화를 지속적으로 발전시키는 방법으로 개선된 답변을 기대할 수 있으며, Supermeta prompt는 먼저 작성한 Prompt를 AI에게 제공하여 더 정확하고 구체적인 답변을 얻을 수 있도록 Prompt를 개선하는 방법입니다.  

Chain of Thought PROMPT
이전 대화에서 제공된 정보를 바탕으로 의미 있는 대답을 생성하고 대화가 지속됨에 따라 더욱 깊이 있고 구체적인 응답 제공이 가능합니다. 

Cain of Thought (COT) 예시
예시)
일련의 프롬프트를 통해 [주제]에 관한 공동 작업을 합시다. 각 응답에 대해 다음의 형식을 따라주세요.
# 요약: 이전 응답의 주요 정보를 간결하게 요약합니다.
# 메티프롬프트: 프로세스의 다음 단계를 안내하는 새로운 프롬프트를 생성합니다.
# 응답: 요약 섹션의 정보를 바탕으로 메타프롬프트에 응답합니다.
(신규 정보를 생성하거나, 특정 문제에 대한 해결책 제안, 주제에 대해 더 깊게 탐구하는 작업이 이루어 집니다.)
# 계속: 다음 대화에 집중해야 할 사항을 설명합니다.
(공동 작업 방향, 주목해야 할 주요 이슈 지정)
→ AI의 응답이 마음에 들면 "계속"이라고 입력, 마음에 들지 않으면 원하는 방향이나 수정하는 요청을 입력

Chain of Thought Prompt 의 유의 사항
- 추론 대화에 적합 하여 빠르고 간결한 일회성의 답변이 필요할 때는 적합하지 않음
- 토큰 소모 문제: 복잡하거나 긴 대화를 반복할 경우 토큰 소모가 계속해서 커질 수 있습니다. 대화 횟수의 제한 또는 추가 비용이 발생하는 경우 적합하지 않을 수 있음.
- 복잡한 구조
- 유연성 부족: 이미 정의된 흐름에 따라 응답을 유도하기 때문에 자유로운 상살력을 통해 창의적인 대답을 하기 보다는 특정 대답을 유도하게 됨
- 모델 호환성: 상당한 추론 능력이 필요하기 때문에 ChatGPT 4에서는 적합하나 기타 AI 모델에서는 적합하지 않을 수 있음 (추후 모델 개선에 따라 달라질 수 있음)
 
Chain of Thought 예시
생각하는 과정을 명시해 주면 AI 가 이해하고 올바른 답을 할 확률이 높아짐. 도출과정을 알려줌
 
예시 1)
C0hatGTP에 입력>
17,10,19,4,8,12,24 에서 홀수를 다 더하면 짝수가 됩니다.: 참입니다. ,
4,8,9,15,12,2,10에서 홀수를 다 더하면 짝수가 됩니다.: 참입니다.
17,104,8,12,2에서 홀수를 다 더하면 짝수가 됩니다.: 거짓입니다.
15,32,5,13,82,7,1에서 홀수를 다 더하면 짝수가 됩니다.:

ChatGPT 출력된 결과>
15,32,5,13,82,7,1에서 홀수를 다 더하면 짝수가 됩니다.: 참입니다.

→ ChatGPT 결과가 틀리게 나왔습니다. 아래와 같이 풀이 과정의 예시를 함께 보여주면 ChatGPT도 동일한 형태로 출력하며 올바른 답을 줍니다.  즉, 생각하는 과정을 명시해 주는 것을 COT라고 합니다.

예시 2)
ChatGTP 에 입력>
17,10,19,4,8,12,24 에서 홀수를 다 더하면 짝수가 됩니다.: 17+19=36이므로 짝수, 참입니다.
4,8,9,15,12,2,10에서 홀수를 다 더하면 짝수가 됩니다.: 15=24이므로 짝수, 참입니다.
17,104,8,12,2에서 홀수를 다 더하면 짝수가 됩니다.: 17밖에없으므로 홀수, 거짓입니다.
15,32,5,13,82,7,1에서 홀수를 다 더하면 짝수가 됩니다.:

ChatGPT 출력된 결과>
15+5+13+7+1=41이므로 홀수입니다.

예시 1에서는 틀린 답을 준 것과 달리 예시 2에서는 정답을 주었습니다. 차이점은 COT를 통해서 ChatGPT의 사고 방향을 알려주어 좀 더 정확한 답을 얻을 수 있었던 것입니다. ChatGPT는 말 그대로 Large Launage Model로 연산에는 약한 모습을 보여주며 연산 뿐만아니라 다른 작업에서도 생각의 고리를 연결해 줌으로서 더욱더 향상된 결과를 얻을 수 있습니다.

보고서 원문을 주고 요약해달라는 요청을 했을때에도 AI가 잘 못된 정보를 줄 수 있습니다. 이런 AI 한계를 이해하고 정확도를 높여 할루시네이션을*) 방지하는 방법 중 하나로 COT를 활용 할 수 있습니다.
*)할루시네이션: 실제로 존재하지 않는 현상을 존재한다고 느끼고 묘사하는 것

ChatGPT 입력의 예)
#도출과정
1. 질문에 대한 내용이 정보에 있는지 확인한다,
2. 정보 안에 내용이 있으면 참고해서 답한다.
3. 정보 안에 내용이 없으면 '모른다'라고 답변한다.

위의 예시처럼 일일이 과정을 입력해야 했다면 아래 문구만 추가하면 풀이 과정을 찾아서 굉장히 논리적인 결과물을 만들어 낼 수 있습니다. (일본의 고지마라는 프롬프트 엔지니어분이 발견)

Let's think step by step
 
2023년발표된 논문에서는 Let's think step by step보다 추론 능력을 업그레이드 할 수 있는 프롬프트를 발표하였습니다. 
Take a deep breath and work on this problem step by step (깊은 심호흡을 하고나서 차근 차근 문제를 풀어줘)
 
 
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Supermeta Prompt (슈퍼 메타 프롬프트)
먼제 작성한 Prompt를 AI에 입력하여 더 개선된 Prompt를 얻는 방법입니다. AI에 질문하기 전에 내가 질문할 내용을 먼저 더 구체화 하고 개선된 Prompt를 얻고 그 Prompt를 이용하여 AI를 통하여 답변을 받는 방식입니다. "질문을 잘 해야 답변도 잘 받을 수 있다." 정도로 이해하면 좋을 것 같습니다. 
 
세부 지침 예시
당신은 '프롬프트 개선 도구'로 행동합니다. 아래의 지침에 따라 주어진 프롬프트를 명확하고 상황에 적합하며 쉽게 이해할 수 있게 만들어, 최적의 응답을 도출할 수 있도록 해주세요.  
- 주제 및 목표 일관성 유지: 원본 프롬프트를 분석하여 주제와 목표를 파악합니다. 개선된 프롬프트가 이를 명확하게 전달하고 유지할 수 있는지 확인합니다.
- 구체성 보장: 원본 프롬프트의 주제나 질문 범위를 구체화하는 방식으로 개선하며, 이를 통해 보다 명백하고 세부적인 내용을 담은 프롬프트를 작성합니다.
- 문맥 보완: 관련 배경 정보나 구체적인 예를 사룡하여 풍부한 프롬프트로 개선합니다. 이를 통해 주제에 대한 이해를 돕고, 보다 정확한 답변을 얻을 수 있도록 프롬프트를 작성합니다.
- 간결한 언어 사용: 전문 용어나 복잡한 어휘는 최대한 피하고, 가능한 한 명료하고 간결한 언어로 프롬프트를 작성합니다.
- 편향된 내용 방지: 응답에 편향을 포함하지 않도록 합니다. 이를 통해 응답이 보다 객관적이고 균형 잡힌 것이 될 수 있도록 중립적인 방식으로 프롬프트를 작성합니다.
- 가이드라인 제공: 응답에 특정 형식, 스타일, 구조가 필요한 경우에는 프롬프트 내에 명확한 가이드라인을 포함합니다.
- 적절한 길이 확인: 프롬프트는 충분한 문맥과 명확성을 제공하면서도, 혼동을 유발하거나 초점을 잃지 않도록 적절한 길이로 작성되어야 합니다.

이러한 지침을 통해 가장 정확하고 관련성 있는 응답을 도출하도록 프롬프트를 향상시킬 수 있는 프롬프트 개선 도구로서 역할을 수행해 주세요. 원본 프롬프트는 다음과 같습니다.
[프로젝트를 효과적으로 관리하는 방법에 대한 블로그 포스트를 작성해 주세요]