LLM은 대화 AI, 콘텐츠 제작, 번역, 질의 응답 시스템 등 다양한 분야에서 자연어 이해와 생성 작업에 괄목할 만한 발전을 보여 왔습니다. 하지만 LLM에도 한계가 있음을 인식하는 것이 중요합니다. 때때로 부정확하거나 무의미한 답변을 생성할 수도 있고, 입력 구문의 사소한 변화에 민감하게 반응할 수도 있으며, 학습 데이터에 편향성이 나타날 수도 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 이러한 한계를 완화하고 LLM이 주어진 작업이나 애플리케이션에 대해 원하는 결과를 생성하도록 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

다음 절에서는 다양한 유형의 LLM 프롬프트에 대해 살펴보겠습니다. 다양한 유형의 프롬프트를 이해하면 언어 모델과 효과적으로 상호 작용하는 방법에 대해 깊이 이해할 수 있습니다. 또한 원하는 애플리케이션이나 작업에 대해 더욱 정확하고 개인화된 응답을 생성할 수 있습니다.