생성형 AI 모델에 따라 프롬프트 엔지니어링도 달라져야 할까?

생성형 AI 모델에 따라 프롬프트 엔지니어링도 달라져야 할까?

글을 보고 계신 분이라면 ChatGPT를 한 번쯤은 사용해 보셨을 것입니다. 체감하셨듯이 LLM은 그야말로 무서운 속도로 발전하고 있습니다. 불과 2년 전, GPT-3를 기반으로 한 ChatGPT가 출시된 이후로 GPT-4와 4o, 4o mini까지 성능이 향상된 모델들이 새롭게 등장하고 있고, 공개되는 속도도 점차 빨라지고 있습니다. ChatGPT의 등장은 전 세계 사용자들에게 강력한 도구를 제공했고, 이 과정에서 프롬프트 엔지니어링이라는 새로운 기술이 주목받게 되었습니다. 그리고 마침내 지난 9월, OpenAI사에서는 o1-preview와 o1-mini 모델을 공개해 이 흐름에 새로운 전환점을 만들어냈습니다.

GPT 공개 히스토리

논리적 추론이 가능한 두 모델은 기존의 가장 강력한 모델 GPT-4o와는 또 다른 특성과 성능을 갖추고 있으며, 사용자들의 기대를 뛰어넘는 결과물을 제공합니다. 하지만 이러한 혁신적인 모델들이 등장하면서 자연스레 다음과 같은 질문들이 뒤따르고 있습니다. ‘새로운 모델들이 등장함에 따라 기존의 프롬프트 엔지니어링은 여전히 유효할까요? 혹은 이제는 더 이상 중요하지 않게 된 걸까요?’ 이 글에서는 이러한 의문을 풀어보고, 각 모델의 특성에 따라 어떻게 프롬프트를 작성하고 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.

프롬프트 엔지니어링, 여전히 중요하다

결론부터 말하자면, 프롬프트 엔지니어링은 여전히 필요하며, 더 중요해지고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 모델이 아무리 똑똑하더라도 원하는 결과를 빠르고 정확히 얻기 위해서는 프롬프트를 효과적으로 설계해야 합니다. 특히, LLM을 서비스에 활용하거나 비즈니스의 목적으로 사용할 때는 그 중요성이 더욱 커집니다. 바로 다음과 같은 이유 때문입니다.

  • 빠르고 정확한 응답 유도
    모델이 제공하는 답변의 질은 프롬프트에 의해 크게 좌우됩니다. 지나치게 광범위하거나 모호한 질문은 필요 이상의 정보를 불러오고, 기대와 다른 결과를 초래하기 쉽습니다. 이를 방지하려면 명확하고 구체적인 프롬프트 작성이 필수적입니다.
  • 서비스 방향성 제어
    LLM이 비즈니스 서비스에서 사용될 경우, 응답의 방향성을 명확히 설정해야 합니다. 예를 들어 고객 지원용 챗봇을 구축하기 위해 모델을 활용한다면, 복잡하고 과도한 설명은 생략하고 간결하고 실질적인 답변을 제공하도록 유도하는 프롬프트가 필요합니다.
  • 맥락 제공과 세부 조정
    최신 모델들은 정보를 파악하고 활용하는 능력이 뛰어나지만, 여전히 인간이 원하는 맥락과 세부 사항을 제공하는 데 있어 한계가 있습니다. 섬세하게 설계된 프롬프트는 모델이 정확한 맥락을 이해하고 최적의 답변을 제공할 수 있도록 돕습니다.

모델별 프롬프트 작성법의 차이

모델이 진화하면서 각 모델에 최적화된 프롬프트 작성법도 중요해졌습니다. OpenAI의 최신 모델인 o1-preview와 o1-mini는 기존 모델과는 다른 특징을 가지고 있으며, 이에 따라 적합한 프롬프트 작성 방식도 달라집니다.

o1-preview 모델

이 모델은 GPT-4o와 비교해 더 높은 연산 성능과 깊은 이해력을 제공하며, 복잡한 작업을 처리하는 데 강점을 보입니다. 따라서 긴 텍스트나 복잡한 명령어를 사용하는 데 적합하며, 다단계 요청이나 복합적인 논리 구조를 활용한 프롬프트 작성이 유효합니다. 다만, GPT-4o를 활용할 때와는 달리, 원하는 출력 형태를 정확히 제시하는 것보다 수행해야 할 작업의 순서를 구체적이고 단계적으로 직접 제시하는 것이 효율적일 수 있습니다.

o1-mini 모델

이 모델은 o1-preview에 비해 경량화된 모델로, 속도와 비용 효율성이 우수합니다. 간단한 질문이나 명확한 요청에 더 적합하며 짧고 단순한 프롬프트를 사용할 때 최상의 결과를 제공합니다.

GPT 4o와 O1 비교

상황에 맞는 모델 선택의 중요성

각 모델의 장단점을 이해하고 상황에 맞게 선택하는 것은 더 이상 선택이 아니라 필수입니다. 다음은 주요 모델 간의 사용 상황과 장단점을 비교한 표입니다.

모델 장점 단점 추천 사용 사례
GPT-4o 높은 정확도, 다목적 활용 가능 o1에 비해 낮은 연산 성능 텍스트 생성, 고급 자동화, 비즈니스 활용
o1-preview 우수한 연산 성능, 복잡한 작업과 논리적 추론에 적합 다소 높은 연산 비용 및 느린 속도 다단계 작업, 데이터 분석, 연구
o1-mini 속도와 비용 효율성 우수 복잡한 작업 처리에 한계 고객 지원, 간단한 텍스트 생성

상황에 따라 최적의 모델을 선택하고 이에 맞는 프롬프트 작성 전략을 채택하는 것이 비즈니스 서비스에서 LLM을 활용하는 방안의 성과를 좌우합니다.

마치며

요약하자면, 프롬프트 엔지니어링은 여전히 중요하며, 새로운 모델의 등장으로 그 중요성은 더욱 부각되고 있습니다. 모델마다 특성과 강점이 다르기 때문에 이를 이해하고 적절히 활용하는 것이 LLM을 성공적으로 활용하는 핵심입니다. o1-preview, o1-mini와 같은 최신 모델들은 강력한 성능을 제공하지만 그만큼 사용자들에게 더 깊은 이해와 전략적인 접근을 요구하고 있습니다.

한편, 이러한 변화는 GPT뿐만 아니라 Claude나 Gemini 등 다른 모델에서도 유사하게 나타나고 있습니다. 앞으로는 각 모델의 특성과 장단점을 비교 분석하며 상황에 따라 최적의 모델과 프롬프트 작성법을 선택하는 능력이 모든 사용자에게 중요한 역량이 될 것입니다. LLM의 발전은 우리의 삶과 비즈니스를 변화시키는 기회이지만, 이를 제대로 활용하기 위해서는 깊이 있는 학습과 연구가 필요합니다.

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Editor │ 챗봇사업팀 홍수림 PM
항상 새로운 것을 탐구하기 좋아하는 경험추구자, 챗봇사업팀 홍수림입니다.

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