LLM 프롬프팅 101

최호웅 , 유민 지음

스토리요 2024년 10월 24일 출간

작품소개

책소개

오늘날 AI 기술은 기술적 도구를 넘어
우리의 삶과 비즈니스를 혁신하는 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.

특히 LLM(Large Language Model)을 기반으로 한 프롬프팅 기법은
AI의 능력을 극대화하는 강력한 수단이 되었습니다.
이 책은 LLM을 통해 어떤 문제든 해결할 수 있는
새로운 차원의 가능성을 여러분께 보여드리고자 합니다.

여러분은 지금 AI 기술의 잠재력을 발견하는
여정의 첫 걸음에 서 있습니다.

대학생, 연구자, 또는 AI에 깊은 관심을 가진 사용자인 여러분은
이 책을 통해 AI가 답변 생성 이상의 역할을 수행할 수 있다는 사실을 알게 될 것입니다.

이 책에서는 AI와의 대화를 통해 비즈니스의 성장
연구의 혁신 그리고 개인의 발전에 이르는 다양한 프롬프팅 기법을 학습하게 될 것입니다.

이 책에서 소개하는 기술들은 문제 해결의 복잡성을 단순화하고
창의적인 접근을 통해 새로운 아이디어를 도출하는 것을 목표로 합니다.

여러분은 체인 오브 소트(Chain of Thought)를 통해
복잡한 사고 과정을 단계적으로 풀어내고 자동화된 다단계 추론(ART)을 통해
AI가 자동으로 다단계 문제를 해결하는 과정을 경험하게 될 것입니다.

또한 컨텍스트 인식 프롬프팅(Context aware Prompting)과 같은 기술을 통해
AI가 상황과 맥락을 인식하고 그에 맞게 답변을 생성하는 능력에 감탄하게 될 것입니다.

이 책은 비즈니스 문제를 해결하고 연구의 정확성을 높이며
개인의 발전을 도모하는 데 필요한 구체적인 프롬프트 템플릿을 제공합니다.

각 장에서는 이러한 기술들이 실질적으로 어떻게 적용되는지
그리고 어떻게 최적의 답변을 도출해낼 수 있는지에 대한
다양한 예시와 함께 상세한 설명을 다룹니다.

AI는 추상적인 개념이 아닙니다.
이 전자책을 통해 여러분은 AI 프롬프팅을 사용해 자신의 능력을 극대화하고
복잡한 문제들을 효율적으로 해결하는 방법을 배우게 될 것입니다.
LLM은 여러분의 지적 파트너로서 창의적인 문제 해결과
새로운 혁신을 실현하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

지금이야말로 여러분의 잠재력을 완전히 발휘할 시간입니다.
이 책을 통해 LLM 프롬프팅의 세계에 발을 들여놓고
AI와 함께 새로운 미래를 개척해 나가시길 바랍니다.

AI가 제공하는 무한한 가능성은 여러분의 성장을 돕고
비즈니스와 연구, 개인 발전에 새로운 길을 제시할 것입니다.

목차

PART 1 Chain of Thought and Reasoning Techniques (연쇄 사고 및 추론 기술)
[001] Chain of Thought (CoT) / 연쇄 사고
[002] Automatic Chain of Thought (Auto CoT) / 자동 연쇄 사고
[003] Self-Consistency / 자기 일관성
[004] Tree of Thought (ToT) / 사고의 나무
[005] Reasoning Without Observation (ReWoo) / 관찰 없는 추론
[006] Stochastic Chain of Thought / 확률적 연쇄 사고
[007] Few-shot CoT Refinement / 소수 샷 연쇄 사고 정련
[008] Stepback Prompting / 되돌아보기 프롬프팅

PART 2 Multi-step Reasoning and Tool Use (다단계 추론 및 도구 사용)
[009] Reason and Act (ReAct) / 사고와 행동
[010] Tools Connectors and Skills / 도구 연결기 및 기술
[011] Automatic Multi-Step Reasoning and Tool-Use (ART) / 자동 다단계 추론 및 도구 사용
[012] Agents / 에이전트
[013] Multi-agent Systems / 다중 에이전트 시스템
[014] Reinforcement Learning-Augmented Prompting (RLAP) / 강화 학습 보강 프롬프팅

PART 3 Prompt Engineering Techniques (프롬프트 엔지니어링 기술)
[015] Automatic Prompt Engineering (APE) / 자동 프롬프트 엔지니어링
[016] Task-Specific Prompting / 과업 특화 프롬프팅
[017] Chain of Programming / 프로그래밍 연쇄
[018] Dynamic Prompt Expansion / 동적 프롬프팅 확장
[019] Backtracking Prompting / 백트래킹 프롬프팅
[020] Parallel Prompting / 병렬 프롬프팅
[021] Context-aware Dynamic Prompting / 상황 인식 동적 프롬프팅
[022] Guidance and Constrained Prompting / 안내 및 제약 프롬프팅
[023] Contextual Memory Prompting / 맥락 기억 프롬프팅
[024] Contextual Calibration / 맥락 조정

PART 4 User and Context-Aware Techniques (사용자 및 상황 인식 기술)
[025] User Context Awareness / 사용자 맥락 인식
[026] User-Adaptive Prompting / 사용자 적응형 프롬프팅
[027] Scenario-Based Prompting / 시나리오 기반 프롬프팅
[028] Time-based Prompting / 시간 기반 프롬프팅
[029] Simulated User Feedback / 시뮬레이션된 사용자 피드백

PART 5 Creative and Adaptive Techniques (창의적 및 적응형 기술)
[030] Creative Expansion / 창의적 확장
[031] Adaptive Query Refinement / 적응형 쿼리 정련
[032] Contrastive Prompting / 대조 프롬프팅
[033] Playoff Method / 플레이오프 방식
[034] Iterative Reframing / 반복적 재구성
[035] Context Shifting / 맥락 전환
[036] Inverted Prompting / 반전 프롬프팅
[037] Divergent Thinking Prompt / 발산적 사고 프롬프트

PART 6 Advanced Problem Solving Techniques (고급 문제 해결 기술)
[038] Analogy-based Reasoning / 유추 기반 추론
[039] Hybrid Prompt Engineering / 하이브리드 프롬프트 엔지니어링
[040] Cascading Prompts / 연쇄 프롬프팅
[041] Goal-oriented Prompting / 목표 지향 프롬프팅
[042] Scenario Forking / 시나리오 분기
[043] Chain of Abstraction / 추상화 연쇄

PART 7 Information Retrieval and Generation Techniques (정보 검색 및 생성 기술)
[044] Retrieval Augmented Generation (RAG) / 검색 보강 생성
[045] Forward-Looking Active Retrieval Augmented Generation (FLARE) / 미래지향적 활성 검색 보강 생성
[046] Meta Prompting / 메타 프롬프팅

PART 8 Specialized Prompting Methods (특수 프롬프팅 방법)
[047] Imitation Learning Prompting / 모방 학습 프롬프팅
[048] Selective Prompting / 선택적 프롬프팅
[049] Multi-modal Prompting / 다중 모달 프롬프팅
[050] Multi-modal Blending / 다중 모달 블렌딩
[051] Consequence Prediction / 결과 예측
[052] Pattern-based Inference / 패턴 기반 추론

PART 9 Bias, Efficiency, and Complexity Management (편향, 효율성 및 복잡성 관리)
[053] Rails / 레일
[054] Bias-aware Prompting / 편향 인식 프롬프팅
[055] Adaptive Complexity Prompting / 적응형 복잡성 프롬프팅
[056] Energy-Efficient Prompting / 에너지 효율적 프롬프팅

PART 10 Decision Making and Optimization (의사 결정 및 최적화)
[057] Sequential Decision Making / 순차적 의사결정
[058] Error Anticipation / 오류 예측
[059] Least to Most Prompting / 최소에서 최대 프롬프팅
[060] Reverse Engineering Prompt / 역설계 프롬트
[061] Probability-Weighted Responses / 확률 가중 응답

PART 11 Contrarian and Creative Problem Solving (반대 및 창의적 문제 해결)
[062] Contrarian Prompting / 반대 프롬프팅
[063] Creative Problem-solving Prompts / 창의적 문제 해결 프롬프트
[064] Brainstorming Prompting / 브레인스토밍 프롬프팅
[065] Creative Imagination Prompting / 창의적 상상 프롬프트

PART 12 Role-Playing and Empathy (역할극 및 공감)
[066] Role Reversal Prompting / 역할 전환 프롬프팅
[067] Role-playing Negotiation Prompting / 롤플레이 협상 프롬프팅
[068] Decision-support Prompting / 의사결정 지원 프롬프팅
[069] Optimization Prompting / 최적화 프롬프팅
[070] Risk Analysis Prompting / 위험 분석 프롬프팅

PART 13 Dialog, Feedback, and Reflection (대화, 피드백 및 반성)
[071] The Format Trick / 포맷 트릭
[072] Dialog-Enabled Resolving Agents (DERA) / 대화 가능 해결 에이전트
[073] Incremental Prompting / 점진적 프롬프팅
[074] Hierarchical Task Decomposition (HTD) / 계층적 과업 분해
[075] Meta-cognitive Prompting / 메타 인지 프롬프트

PART 14. Professional and Expert Techniques (전문가 및 전문가 기술)
[076] Expert Mathematician Prompt / 수학자 전문가 프롬프트
[077] Coaching Prompt / 코칭 프롬프트
[078] Debate-based Prompting / 토론 기반 프롬프트
[079] Counter-Argument Prompting / 반대 논증 프롬프트
[080] Consultant Role Prompting / 컨설턴트 역할 프롬프트

PART 15 Empathy and Emotional Intelligence (공감 및 감정 지능)
[081] Empathetic Prompting / 공감 프롬프트
[082] Emotion-regulated Prompting / 감정 조절 프롬프트
[083] Advisory Prompts / 상담 프롬프트

PART 16 Case-based, Collaborative, and Conceptual Approaches
(사례 기반, 협력 및 개념적 접근)
[084] Case-based Prompting / 사례 기반 프롬프트
[085] Intent Clarification Prompting / 의도 명확화 프롬프트
[086] Self-reflection Prompting / 자기 반성 프롬프트
[087] Consensus-building Prompting / 합의 형성 프롬프트
[088] Question-raising Prompting / 질문 유도 프롬프트
[089] Long-term Planning Prompting / 장기 계획 프롬프트
[090] Multi-perspective Prompting / 다중 관점 프롬프트
[091] Professional Judgment Prompting / 전문가 판단 프롬프트

PART 17 Learning, Simulation, and Experimentation (학습, 시뮬레이션 및 실험)
[092] Collaborative Prompting / 협력 프롬프트
[093] Conceptual Thinking Prompting / 개념적 사고 프롬프트
[094] Time Management Prompting / 시간 관리 프롬프트
[095] Observer Perspective Prompting / 관찰자 관점 프롬프트
[096] Experiential Learning Prompting / 경험 학습 프롬프트
[097] Conversational Prompting / 대화 프롬프트
[098] Simulation-based Prompting / 시뮬레이션 기반 프롬프트
[099] Experimental Thinking Prompting / 실험적 사고 프롬프트

PART 18 Professional and Expert Techniques (전문가 및 전문가 기술)
[100] Peer Review Prompting / 동료 검토 프롬프트
[101] Business Strategy Prompting / 비즈니스 전략 프롬프트

책 속으로

[036] Inverted Prompting

1. 설명: 문제를 반대 방향에서 접근하여 새로운 해결책을 제시하는 기법입니다.

2. 비유적 설명: Inverted Prompting은 마치 목표에서 출발해 뒤로 거슬러 가며 문제를 푸는 과정과 같습니다. AI는 문제를 반대로 접근하여 새로운 해결책을 찾습니다.

3. 프롬프트 템플릿: "Instead of asking how to achieve [목표], ask how to avoid [목표의 반대] in this context."

4. 실제 프롬프트: "Instead of asking how to increase sales, ask how to avoid losing customers in this context."

5. 이미지 생성 프롬프트: "A vintage comic panel where a character is solving a sales problem by working backwards from avoiding customer loss, with thought bubbles showing reverse steps, all in retro comic style."

출판사 서평

이 책은 AI 프롬프팅 기법의 무한한 가능성을 열어주는
혁신적이고 실용적인 지침서입니다.

두 저자는 인공지능과 프롬프트 엔지니어링의 선구자로서
그간의 연구와 경험을 집약해
AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 실질적인 방법을 제시합니다.

이 책은 LLM(대형 언어 모델)을 활용해
비즈니스 성장, 연구 혁신, 개인의 발전을 도모할 수 있는 다양한 프롬프팅 기술을 제시하며
AI와의 상호작용을 통해 창의적 문제 해결 능력을
극대화할 수 있는 구체적인 방법을 소개합니다.

각 장에서는 Chain of Thought, 자동화된 다단계 추론(ART), 컨텍스트 인식 프롬프팅 등
다양한 기법을 구체적 예시와 함께 다루며
독자들이 실질적으로 적용할 수 있는 템플릿과 방법론을 제공합니다.

AI는 지적 파트너로서 새로운 아이디어를 도출하고 문제를 해결하며
복잡한 문제들을 효율적으로 풀어내는 방법을 제공하는 강력한 도구입니다.

이 책을 통해 독자들은 AI 기술의 잠재력을 발견하고
비즈니스와 개인 성장, 연구 분야에서 AI를 활용해
진정한 혁신을 이루어내는 방법을 배울 수 있을 것입니다.

여러분의 잠재력을 최대한 발휘할 기회를
이 책을 통해 만나보시길 바랍니다.

작가정보

저자(글) 최호웅

인공지능과 프롬프트 엔지니어링 분야의 선구자인
최호웅교수는 서울대에서 기계학습(진화학습)으로
박사학위를 취득했고 GPT-4 모델 튜닝에 능숙합니다.

그는 30년 간 울프램 언어를 사용하였고
울프램 알파 컨퍼런스에서 초청연사로
에스체트 데이터 과학자/AiBB 랩 이사 및
현대중공업 수석 연구원으로 활동했습니다.

저서와 학술 논문 발표를 통해 지식을 공유하고
현재 성결대학교에서 교수로 재직하며
차세대 AI 전문가 양성에 헌신하고 있습니다.

여가 시간에는 울프램 언어를 이용해
그림을 그리고 음악을 작곡하는 등의 활동을 하며
기술과 창의력을 결합한 작업을 즐깁니다.

저자(글) 유민

AI 기반 창작 도구
'라이팅젤'(https://tinytingel.ai)의 개발자로
창작자들이 글쓰기나 그림 그리기 과정에서 느끼는
부담을 덜어주는 혁신적인 솔루션을 제시했습니다.

그는 빈 페이지 앞에서의 막막함을 해소하고
창작 과정에 영감을 불어넣으며
이를 즐겁게 만드는 플랫폼을 만들었습니다.

이 책을 통해 유민 개발자는
독자들에게 창의적이고 심도 있는 통찰력과
실용적인 기술과 더불어 프롬프트의 진수를 보여주며 프롬프팅에 대한 새로운 접근법을 소개합니다.

또한 그는 추론을 적용한
AUTO-GPT(https://auto-gpt.co.kr/ko)와 같은
차세대 AI 기술을 개발하며
AI의 통합적 활용을 통해
창작자들이 더욱 만족스럽고
몰입도 높은 경험을 할 수 있도록
기여하고 있습니다.

(연락처[e-mail])