Large Language Models(LLMs)의 잠재력을 극대화하는 프롬프트 엔지니어링: 포괄적 리뷰

https://arxiv.org/abs/2310.14735

Unleashing the potential of prompt engineering in Large Language Models: a comprehensive review

 

ChatGPT를 이용해서 요약해 보았습니다.

 

제목

Large Language Models(LLMs)의 잠재력을 극대화하는 프롬프트 엔지니어링: 포괄적 리뷰

주요 키워드

• Large Language Models (LLMs)
• Prompt Engineering
• Vision-Language Models (VLMs)
• 프롬프트 기법 (Self-Consistency, Chain-of-Thought, Generated Knowledge)
• Context Optimization (CoOp)
• Conditional Context Optimization (CoCoOp)
• Multimodal Prompt Learning (MaPLe)
• AI 보안 및 취약점
• 평가 지표 (주관적 및 객관적)

요약

• 프롬프트 엔지니어링의 정의와 중요성: 프롬프트 엔지니어링은 LLMs와 VLMs의 성능을 최대화하기 위한 핵심 기술로, 입력 구조화를 통해 모델의 정확성과 유용성을 극대화함.
• 기본 및 고급 프롬프트 기법: Self-Consistency, Chain-of-Thought, Generated Knowledge 등 다양한 기법을 통해 모델 성능 향상.
• 비전-언어 모델(VLM)에서의 프롬프트 활용: CoOp, CoCoOp, MaPLe와 같은 혁신적 접근법 소개.
• AI 보안과 취약점 문제: 프롬프트 엔지니어링을 악용한 공격(Adversarial Attacks)과 이를 완화하기 위한 전략 검토.
• 프롬프트 기법 평가: 주관적, 객관적 지표를 통한 프롬프트 성과 평가 및 효과 분석.
• 미래 연구 방향: AI 역량 발전을 위한 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 강조하며, 향후 연구 및 응용 가능성 제시.

시사점

• 실무 적용 가능성: 프롬프트 엔지니어링은 다양한 산업에서 AI 활용도를 높이는 데 핵심적인 역할을 할 수 있음.
• 보안 중요성: 프롬프트 기반 AI 모델의 보안 취약점을 보완하는 것이 기술 발전에 필수적.
• 연구 개발 기회: 새로운 프롬프트 최적화 기술 및 평가 방법론에 대한 지속적 연구가 필요.