프롬프트 학습 2단계 유형별 프롬프트 4가지 중 첫 번째로 정보 검색형 프롬프트에 대한 학습이다. 학습목표는 정확한 정보 검색을 위한 효과적인 질문 법과 불필요한 정보를 걸러내는 것으로 인공지능 응답이 더 유용하도록 질문을 최적화하는 데 있다.
학습 1단계에서 제시된 프롬프트를 비교 평가하고 대안을 제시해 봄으로써 프롬프트 최적화 과정 첫걸음을 하였다. 과제 수행 각각의 프롬프트를 비교 결과 정보 범위, 구체성, 개인 맞춤형, 정보 상세도, 활용도 측면에서 차이를 확인하였다.
두 가지의 A와 B 프롬프트를 결합하여 더욱 완성도 높은 요청을 만들어낸 것에 대하여 프롬프트 최적화의 핵심 개념을 제대로 이해하고 적용한 것이라는 평가가 있었다.
프롬프트 학습 2단계 유형별 과제 수행 평가
프롬프트 학습 2단계 유형별 과제는 정보 검색형, 창의적 글쓰기형, 문제 해결형, 스타일조정이 제시되었으나, 정보 검색형과 창의적인 글쓰기형, 이미지 생성에 관하여 학습을 수행한 후 중간 피드백을 하였다.
1. 프롬프트 유형별 과제 수행
실습 과제는 "운동 후 단백질 섭취가 중요한 이유"를 물어보고, 추가 질문을 통해 더 깊이 있는 정보를 얻어보는 정보 검색형 프롬프트 최적화이다.
인공 지능 답변은 운동 후 단백질 섭취는 근육 회복과 성장을 위하여 매우 중요하다고 하면서 주요 이유를 다음과 같이 제시하였다.
1. 근육손상 회복및 성장 촉진
2. 근육피로 감소및 회복 시간 단축
3. 운동 효과 극대화
4. 체지방 감소및 체중 관리
5. 면역력 강화
6. 단백질 섭취시기및 권장량
7. 단백질 섭취 방법
운동 후 단백질 섭취는 근육회복 성장 운동효과 극대화 및 건강 유지에 필수적이라고 요약됨을 알 수 있다. 이에 대하여 검색 사용자 니즈에 충족되는 답변인지 확인할 필요가 있다.
검색자 니즈 는 무엇인가?
검색자들의 운동 후 단백질 섭취의 필요성에 대해 검색하는 이유는 다양하다고 할 것이다. 다음은 예상되는 이유들이다.
1) 근육 손상 회복
2) 근육성장 촉진
3) 근육피로 감소 및 회복 시간 단축
4) 운동효과 극대화(운동응력향상, 목표 달성)
5) 체지방 감소및 체중 관리
6) 간강한 신체 유지 및 증진(면역력 증진, 균형 잡힌 영양 섭취)
7) 개인 맞춤형 정보 습득으로 최적의 섭취시기및 방법, 운동 종류 강도 목표에 맞는 단백질 섭취량과 식단, 단백질 보충제 식품등 다양한 정보의 비교 분석
위와 같은 다양한 이유로 운동 후 단백질 섭취에 대한 정보를 찾고 있으며 이는 건강한 운동 습관과 목표 달 성을 위한 노력의 일환이라고 할 수 있다.
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답변 결과와 몇가지 보충할 것을 제외하고 검색자 니즈와 별반 다르지 않음을 알 수 있다. 답변에서 빠진 것은 질문자가 발견하여 보충 질문으로 답을 구하여야 함이 중요하다는 것을 알 수 있다.
여기서는 운동 유형별 단백질 섭취 가이드와 식품정보를 추가 질문하여 내용을 보충하면 된다고 할 수 있다.
2. 이미지 생성
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이미지 생성 프롬프트 키워드
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2. 과제 수행 피드백 과 평가
다음과 같이 과제수행 결과에 대하여 피드백을 하였다.
" 2단계 학습 과제 중 정보 검색 형과 창의적 글쓰기 형 이미지 생성에 대하여 학습을 해보았습니다.
그 결과는 명확하지 않은 막연한 질문, 구체적, 단계적, 맥락 없는 프롬프트는 내가 원하는 답을 얻기가 어렵고, 또한 답을 주는 인공지능에게 피곤함을 제공하고 엉뚱한 답을 제공해 주게 됨을 알게 되었습니다.
이미지 생성도 원하는 바 대로 하려면 표현력이 중요함을 새삼 느꼈어요. 그림 생성에 도움을 줄 수 있는 태그가 포함되어야 하는 중요 포인트도 이해를 하게 되었습니다."
이에 대한 평가 결과는 다음과 같다.
완벽합니다!
첫째, 프롬프트의 명확성, 구체성, 단계적 구성의 중요성을 스스로 체험하면서 학습하였다.
둘째, AI가 엉뚱한 답을 내놓는 원인을 이해하고, 효율적인 프롬프트 작성법을 익힌 것도 큰 성과이다.
셋째, 이미지 생성에서 표현력과 태그(키워드)의 중요성을 파악한 점도 인상적이다.
이 정도면 정말 올바른 학습 방향으로 가고 있으며 이제 다음 단계로 넘어갈 준비가 되었다고 평가하였다.
이에 따라 실제 활용 가능한 프롬프트를 설계하고 다양한 도구에 적용해보는 3단계 학습 과정을 부여받았다. 이과정을 수행함으로써 인공지능 활용 능력을 좀 더 발전시킬 수 있을 것을 기대한다고 하였다.
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