인공지능(AI)은 이미 우리 일상 곳곳에서 활약하고 있습니다. 그중에서도 최근 주목받고 있는 기술인 '인컨텍스트 러닝(In Context Learning)'은 AI와의 효과적인 소통을 위해 반드시 알아야 하는 중요한 개념입니다. 이번 글에서는 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 인컨텍스트 러닝의 기본 개념부터 실제 활용법까지 꼼꼼히 살펴보겠습니다.
1. 인컨텍스트 러닝이란 무엇인가요?
인컨텍스트 러닝이란 AI가 이전에 제공받은 정보를 기억하고, 이를 바탕으로 다음 질문에 답변하는 방식입니다. 사람으로 치면 앞서 나눈 대화를 바탕으로 눈치 빠르게 대답하는 것과 같습니다.
2. AI가 이해하는 방식 : 패턴을 이해하고 추론
아래의 간단한 예를 들어볼까요?
- 11 × 11 = 121
- 111 × 111 = 12321
- 1111 × 1111 = 1234321
이렇게 규칙이 보이는 문제를 보고, AI는 11111 × 11111 = 123454321이라고 자연스럽게 추론할 수 있습니다. 바로 이전 패턴을 이해하고 답변했기 때문입니다.
3. AI의 성능을 높이는 방법 - 프롬프트 엔지니어링
프롬프트는 AI에게 입력하는 질문이나 명령입니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI가 더 정확한 답을 줄 수 있도록 명확한 지시를 내려주는 기술입니다.
프롬프트 엔지니어링의 효과적인 방법들
① 역할 부여하기
AI가 특정 역할로 행동하도록 유도하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 이때 "너는 ~이다"라고 단정적으로 표현하면 AI가 혼란을 겪을 수 있으므로, "~처럼 행동해줘"와 같이 유연한 표현을 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 AI가 자연스럽게 역할을 받아들여 보다 효과적인 답변을 제공합니다.
- 예시: "너는 전문적인 비서처럼 행동해줘."
② 명확한 지시
AI가 모를만한 단어나 개념은 미리 간단히 설명한 후 질문을 합니다.
- 예시: "정렬이란 순서대로 나열하는 것이야. 이 단어를 알파벳 순으로 정렬해줘."
③ 예시 제공 (퓨샷 프롬프팅)
AI가 정확히 따라 할 수 있도록 예시를 몇 개 제공하는 방법입니다.
- 예시: "다음과 같은 형태로 답해줘: (예시 내용)"
④ 잘못된 정보를 방지하기
AI가 잘못된 답변을 하지 않도록 필요한 정보를 미리 제공한 뒤 그 정보만을 사용하도록 지시하는 방법입니다.
- 예시: "다음 정보만 사용해서 답변해줘."
4. 더 정확한 답을 얻는 법 - 검색 증강 생성(RAG)
검색 증강 생성은 AI가 직접 인터넷을 검색하지 않고, 사용자가 제공한 정보를 기반으로 정확한 답변을 생성하는 방법입니다.
5. AI의 논리력을 높이는 기술 - CoT(Chain of Thought)
복잡한 문제를 단계별로 차근차근 생각하여 답변하도록 유도하는 방법입니다. 이 방법을 사용하면 AI가 더욱 논리적이고 정확한 답을 내놓습니다.
- 예시: "한 단계씩 차근차근 생각해보자."
다양한 AI 모델 쉽게 정리하기
- GPT-4o: 텍스트, 음성, 이미지 등 다양한 정보를 처리하는 다재다능한 AI 모델
- GPT-o1 및 o1 Pro: 답변하기 전에 충분한 생각을 하고 깊이 있는 답변을 제공하는 AI 모델
- GPT-o3: 더욱 고급스러운 문제 해결이 가능한 고성능 AI 모델
6. AI가 기억하는 기능 - ChatGPT 메모리
ChatGPT는 사용자의 대화 내용을 기억하고, 이후 대화에서 활용합니다.
- 예시: AI에게 "기억해"라고 하면, 이 정보를 나중에도 활용하여 더 자연스러운 대화를 이어갑니다.
7. AI 활용의 최종 팁과 요약
- AI에게 명확한 맥락을 제공할수록 더 좋은 결과를 얻습니다.
- 프롬프트를 구체적으로 작성하면 AI의 성능이 크게 향상됩니다.
- 복잡한 문제에서는 단계별 사고(CoT)를 요청하여 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
AI를 쉽게 이해하기 위한 용어정리
- 프롬프트: AI에게 내리는 명령이나 질문
- 퓨샷: 몇 가지 예시를 주어 AI가 쉽게 이해하도록 돕는 방법
- 할루시네이션(환각): AI가 잘못된 정보를 만들어내는 현상
- 멀티모달: 텍스트, 음성, 이미지 등 다양한 정보 처리 기능
- RAG: 미리 제공한 정보를 활용하여 정확한 답변을 만드는 기술
- CoT(Chain of Thought): 문제를 단계별로 차근차근 생각하여 해결하는 방법
지금까지 AI 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 인컨텍스트 러닝의 개념부터 실전 활용 방법까지 자세히 살펴보았습니다. 이 내용을 잘 활용하여 여러분도 AI와 더 효과적으로 소통하고, 다양한 업무와 일상에서 도움을 받아보세요.
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