저도 완전 같은 고민이에요 ㅋㅋ 모델마다 반응이 진짜 다르더라고요
프롬프트
프롬프트 엔지니어링 너무 어렵지 않나요?
요즘 생성형 AI 프롬프트 최적화 관련 자료들 보면서 공부 중인데, 뭔가 이상하더라고요. 같은 내용을 물어봐도 문맥에 따라 결과가 확 달라지고, 사람마다 다르다고 하는 프롬프트 기법들도 모순되는 경우가 많아요.
혹시 이거 그냥 개인차라고 봐야 하는 건가요, 아니면 제가 놓치고 있는 기본 원리가 있는 걸까요? 요즘 유명한 프롬프트 기법들(CoT, few-shot 같은 거)이 실제로 효과 있다고 느끼시는 분들 계신가요? 아니면 일관성 있게 적용되는 기법이 따로 있나 싶어서요.
특히 claude나 gpt 같은 다른 모델별로 프롬프트 반응이 크게 달라서 헷갈리네요. 혹시 이런 경험 있으신 분들은 어떻게 대응하시는지 궁금합니다.
혹시 이거 그냥 개인차라고 봐야 하는 건가요, 아니면 제가 놓치고 있는 기본 원리가 있는 걸까요? 요즘 유명한 프롬프트 기법들(CoT, few-shot 같은 거)이 실제로 효과 있다고 느끼시는 분들 계신가요? 아니면 일관성 있게 적용되는 기법이 따로 있나 싶어서요.
특히 claude나 gpt 같은 다른 모델별로 프롬프트 반응이 크게 달라서 헷갈리네요. 혹시 이런 경험 있으신 분들은 어떻게 대응하시는지 궁금합니다.
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댓글목록
저도 처음엔 그 생각했는데, 사실 프롬프트 엔지니어링이 그렇게 과학적이진 않은 것 같아요. 결국 모델 입장에선 확률 게임이거든요.
제 경험상 CoT나 few-shot은 실제로 효과 있긴 한데, 모델마다 성향이 다르니까 정해진 레시피는 없더라고요. Claude는 상세한 지시를 좋아하고 GPT는 간결함을 선호하는 경향이 있었어요.
그래서 요즘 제가 하는 방법은 기법 자체보다는 기본 원리에 집중하는 거예요. 모델에게 충분한 맥락과 명확한 역할을 주고, 출력 형식을 구체적으로 지정하는 거죠. 이게 훨씬 일관성 있더라고요.
모델별로 대응하려면
제 경험상 CoT나 few-shot은 실제로 효과 있긴 한데, 모델마다 성향이 다르니까 정해진 레시피는 없더라고요. Claude는 상세한 지시를 좋아하고 GPT는 간결함을 선호하는 경향이 있었어요.
그래서 요즘 제가 하는 방법은 기법 자체보다는 기본 원리에 집중하는 거예요. 모델에게 충분한 맥락과 명확한 역할을 주고, 출력 형식을 구체적으로 지정하는 거죠. 이게 훨씬 일관성 있더라고요.
모델별로 대응하려면
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