구글, 기업용 AI 모델 활용도 높이는 프롬프팅 기법 공개

구글 AI 개발팀이 제미나이(Gemini) 사고형 모델의 성능을 극대화할 수 있는 주요 프롬프팅 기법을 공개했다. 12일(현지 시간) 구글 AI 개발팀의 공식 X를 통해 발표된 이번 지침은 개발자와 사용자들이 제미나이의 기능을 보다 효율적으로 활용할 수 있는 방법을 제시했다. 구글 AI 개발팀에 따르면, 제미나이에 단계별 지시사항을 제공하는 것이 최적의 결과를 얻는 핵심이다. 첫 시도에서 원하는 결과를 얻지 못했다면, 상세하고 단계적인 지시사항으로 프롬프트를 개선하는 것이 중요하다고 강조했다. 이 접근법은 AI 모델이 복잡한 작업을 처리할 때 특히 효과적이며, 더 명확한 맥락과 기대치를 제공함으로써 정확도를 높일 수 있다.

구글 AI 개발팀은 “제미나이에 여러 예시를 제공하고 추론하도록 하면 이해도가 깊어지고 응답의 정확도가 향상될 수 있다”고 설명했다. 멀티샷 프롬프팅 기법은 AI가 패턴을 인식하고 다양한 상황에 적용할 수 있게 함으로써 더 정교한 응답을 생성하는 데 도움이 된다. 이 방법은 특히 복잡한 개념이나 특수한 도메인 지식이 필요한 작업에서 유용하게 활용될 수 있다.

명확한 시스템 지시와 검증 단계를 통해 제미나이의 응답을 안정적으로 유도하는 것도 중요한 요소로 꼽혔다. 구글 AI 개발팀은 “출력과 행동을 명확하게 정의하면 더 일관되고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다”고 조언했다. 이는 특히 기업 환경에서 AI 시스템을 구축할 때 중요한데, 예측 가능하고 일관된 동작은 실무 응용 프로그램에서 필수적이기 때문이다.

구글 AI 개발팀은 또한 “제미나이의 추론에서 불일치를 확인하고 프롬프트를 조정하여 더 나은 결과를 얻을 수 있다”고 밝혔다. 이 과정에서 AI의 응답을 주의 깊게 분석하고, 문제가 발견되면 프롬프트를 재구성하는 접근 방식이 권장된다. 이러한 디버깅 과정은 특히 복잡한 추론이 필요한 작업에서 유용하며, AI 모델이 잘못된 방향으로 나아가는 것을 방지하는 데 도움이 된다.

구글 AI 개발팀은 “제미나이의 추론을 검토하여 결과를 이해하는 것이 중요하다”며 “더 긴 출력을 원할 경우 프롬프트에서 구체적으로 명시해야 한다”고 조언했다. 제미나이와 같은 사고형 모델은 복잡한 문제에 대해 단계별로 추론하는 능력이 있어 이러한 과정을 이해하는 것이 결과의 품질과 신뢰성을 평가하는 데 중요하다. 구글 AI 개발팀은 이번 발표를 통해 제미나이의 이해도와 응답 정확도를 향상시키는 프롬프팅 기법에 대한 자세한 정보를 제공했으며, 관련 자료는 구글 AI 개발자 포털에서 확인할 수 있다.

해당 기사에서 인용한 프롬프트 기술에 대한 자세한 사항은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 구글

기사는 클로드와 챗gpt를 활용해 작성되었습니다.