프롬프트 엔지니어링의 종말과 o1의 역학 프롬프트 엔지니어링 분야에 종사한다면 "프롬프트 엔지니어는 사라질 직업이다." "프롬프트 엔지니어링은 LLM이 대신 해줄거라 필요 없어질거다" 라는 말을 종종 듣죠. 지난 몇 년 동안 LLM의 성능을 극대화하기 위해 프롬프트를 미세 조정하고, 생성형 AI 서비스를 만들기 위해 프롬프트의 중요성이 강조되었습니다. 프롬프트 엔지니어링은 여러 언어 모델의 복잡성을 유용향 형태로 쉽게 다룰 수 있게 해주니까요. 하지만 o1 이 프롬프트 엔지니어링의 역학을 바꿨습니다. o1 만큼은 정교한 프롬프트 설계가 필요하지 않습니다. OpenAI의 o1 프롬프트 가이드를 보면 다음과 같습니다. ☑ 팁 1. 프롬프트를 간결하고 명확하게 사용할 것 ☑ 팁 2. 언어모델에게 자체적인 판단을 내릴 수 있는 여유를 줄 것 ☑ 팁 3. Chain-of-thought prompts 를 피할 것, think step-by-step 이나 explain your reasoning 불필요. 정교한 프롬프트가 오히려 모델의 추론 성능을 저해한다니, 기존의 프롬프트 엔지니어링을 보기 좋게 뒤집었습니다. GPT-4 같은 모델은 섬세하게 작업할 수록 결과물을 고도화 할 수 있었는데요. o1 은 테스트해보니, 밀도높은 프롬프트를 거부하는 반응을 보입니다. 그렇다고 해서, '프롬프트 엔지니어'는 사라질, '프롬프트 엔지니어링은 필요없는' 을 의미하는 것은 아닙니다. 단지 역할이 바뀐 것 뿐입니다. o1 시대 (편의상) 에는 프롬프트 엔지니어들인 고밀도의, 광범위한 세부사항에 중점을 둔 프롬프트를 제작하는 대신, 여러 산업의 문제를 "우아하게", "구조화"하여 푸는데 집중할 것 같습니다. o1의 메커니즘에도 여전히 중요한 것은 "우아한 프롬프트"와 "프롬프트 구조화" 입니다. 프롬프트 엔지니어링 수업에서 여러 방법들을 소개했는데요. 앞으로 o1 모델을 활용하는 더 우아한, 더 구조화를 위한 delimeters 소개가 이어질 것 같습니다. 그래서, AI가 추론 능력을 발휘 할 수 있는 공간과 최적화된 프롬프트의 환경을 디자인해야 하지 않을까 해요. AI에게 공간을 깔끔하게 내어주기 위해서요. 우아한 백조도 수면 아래서는 부단히 헤엄칩니다. 오늘의 o1 의 메커니즘은 숱한 정교한 프롬프트 엔지니어링의 시도로 이루어 낸 결과입니다. OpenAI의 o1은 가까운 미래, 아니 내일의 한 glimpse 입니다. 이 모델과 공존하기 위해서라도, 실용적이고 신뢰할 수 있는 AI의 결과물을 얻기위해 바지런히 프롬프트 엔지니어의 역할을 다해야 할 것 같습니다. #promptengineering #prompt #o1model #llm #adviceonprompting