프롬프트 엔지니어링 4장 카드뉴스

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, LLM에 더 좋은 답을 끌어내기 위해 지시문(프롬프트)을 설계·다듬는 작업 일체를 가리킵니다.

교수님께 질문을 던질 때 "답해주세요" 한 줄만 보내면 두루뭉술한 답이 돌아오지만, 수업 맥락·예시·원하는 답 길이·형식까지 같이 적어두면 훨씬 쓸 만한 답이 돌아오죠. 프롬프트 엔지니어링은 그렇게 AI에게 보내는 지시문을 다듬는 작업이에요. 시험 직전에 친구한테 "이 문제 풀어줘"가 아니라 "이 문제, 중간 풀이 과정까지 보여주고 답은 마지막 줄에 따로 적어줘"라고 말하는 것과 같습니다. 같은 모델·같은 자료를 써도 묻는 방식만 바꿔도 결과 품질이 달라지기 때문에, AI를 일·공부에 본격적으로 쓰려는 사람이라면 가장 먼저 익혀야 하는 기본기예요.

**케이스 1: OpenAI GPT-3 논문 — Few-shot 예시가 수학 정답률을 두 배로** 2020년 OpenAI 연구진이 발표한 GPT-3 논문은 모델 파라미터를 그대로 두고 프롬프트에 예시 몇 개를 끼워 넣는 것만으로 성능이 크게 오른다는 사실을 정량화했습니다 [3]. 같은 문제에 대해 예시 없이 묻는 Zero-shot, 한 개를 보여주는 One-shot, 여러 개를 보여주는 Fe