• 상황 패턴: 모델에게 제공하는 상황, 입력 데이터, 원하는 출력과 같은 프롬프트 요소 간의 관계와 의존성을 말합니다. 프롬프트 엔지니어는 이 패턴을 이해함으로써, 모델이 상황에 맞는 정확한 응답을 생성하도록 더 잘 이끌어 주는 프롬프트를 생성할 수 있습니다.

• 응답 패턴: 프롬프트의 구조, 구문, 어조에 의해 영향을 받는 모델 생성 출력의 패턴을 의미합니다. 프롬프트 엔지니어는 LLM 응답의 패턴을 분석하는 과정을 통해, 프롬프트를 반복적으로 다듬고 개선하여 모델의 성능을 최적화하고 부정확성이나 편향성을 줄일 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링에서 패턴을 인식하고 활용해야 하는 이유는 다음과 같이 여러 가지입니다.

• 모델의 성능 향상: 패턴을 이해하면 모델이 정확하고 상황에 적절한 응답을 생성하도록 이끌어 주는 더 효과적인 프롬프트를 설계할 수 있습니다.

• 모호성 감소: 작업, 상황, 원하는 출력을 더 명확하게 만드는 패턴을 통합함으로써, 모델이 모호하거나 무의미하거나 관련 없는 응답을 생성할 가능성이 줄어듭니다.

• 새로운 작업에 적응: 패턴을 식별할 수 있는 능력은 프롬프트 엔지니어가 새로운 작업이나 영역에 프롬프트를 빠르게 적응시킬 수 있도록 도와주어, 다양한 애플리케이션에서 더 효율적으로 LLM을 사용할 수 있게 합니다.