FewShotPromptTemplate: 예시 기반 학습으로 GPT 모델 성능 극대화하기

FewShotPromptTemplate은 OpenAI의 GPT 모델과 같은 언어 모델을 사용하여 특정 작업을 수행하기 위한 프롬프트를 생성하는 방법입니다. “Few-shot learning”은 최소한의 예시를 사용하여 모델이 새로운 작업을 이해하고 수행하도록 도와주는 학습 방식입니다. FewShotPromptTemplate은 이러한 예시들을 템플릿에 포함하여 모델에게 작업의 맥락을 제공하고, 더 나은 결과를 도출할 수 있도록 합니다.

주요 기능

1. 예시 기반 학습:
   • 최소한의 예시를 통해 모델이 새로운 작업을 이해하고 수행할 수 있도록 도와줍니다.
   • 예시를 통해 모델의 출력 형식을 가이드하고, 원하는 답변의 형태를 제시할 수 있습니다.
2. 프롬프트 템플릿 생성:
   • 특정 작업에 맞춘 프롬프트 템플릿을 생성하여 일관된 형식의 출력을 얻을 수 있습니다.
   • 템플릿을 통해 작업의 요구사항과 예시를 명확하게 전달할 수 있습니다.
3. 유연성 및 확장성:
   • 다양한 작업에 맞춰 템플릿을 쉽게 변경하고 확장할 수 있습니다.
   • 여러 예시를 추가하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

사용 예시

FewShotPromptTemplate을 사용하는 몇 가지 예제를 통해 기본 사용법을 살펴보겠습니다.

예시 1: 텍스트 요약

from openai import OpenAI

# FewShotPromptTemplate 예시
examples = [
    {
        "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog.",
        "output": "A fox jumps over a dog."
    },
    {
        "input": "Artificial intelligence is transforming industries.",
        "output": "AI is changing industries."
    }
]

# 프롬프트 템플릿 생성
prompt_template = {
    "examples": examples,
    "prefix": "Summarize the following text:",
    "suffix": "Summary:"
}

# 텍스트 요약 함수
def summarize_text(text):
    prompt = prompt_template["prefix"] + "\n\n"
    for example in prompt_template["examples"]:
        prompt += "Input: " + example["input"] + "\n"
        prompt += "Output: " + example["output"] + "\n\n"
    prompt += "Input: " + text + "\n" + prompt_template["suffix"]
    
    response = OpenAI.Completion.create(
        engine="davinci-codex",
        prompt=prompt,
        max_tokens=50
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# 예시 사용
text = "The rise of electric vehicles is reshaping the automotive industry."
print(summarize_text(text))

예시 2: 질의응답

from openai import OpenAI

# FewShotPromptTemplate 예시
examples = [
    {
        "input": "What is the capital of France?",
        "output": "The capital of France is Paris."
    },
    {
        "input": "Who wrote 'To Kill a Mockingbird'?",
        "output": "Harper Lee wrote 'To Kill a Mockingbird'."
    }
]

# 프롬프트 템플릿 생성
prompt_template = {
    "examples": examples,
    "prefix": "Answer the following questions based on the examples given:",
    "suffix": "Answer:"
}

# 질의응답 함수
def answer_question(question):
    prompt = prompt_template["prefix"] + "\n\n"
    for example in prompt_template["examples"]:
        prompt += "Q: " + example["input"] + "\n"
        prompt += "A: " + example["output"] + "\n\n"
    prompt += "Q: " + question + "\n" + prompt_template["suffix"]
    
    response = OpenAI.Completion.create(
        engine="davinci-codex",
        prompt=prompt,
        max_tokens=50
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# 예시 사용
question = "What is the tallest mountain in the world?"
print(answer_question(question))

FewShotPromptTemplate은 GPT 모델과 같은 언어 모델을 사용하는 다양한 작업에서 최소한의 예시를 통해 모델의 성능을 향상시키는 강력한 도구입니다. 예시 기반 학습을 통해 모델이 작업의 맥락을 이해하고, 일관된 형식의 출력을 생성할 수 있습니다. 템플릿을 유연하게 확장하여 다양한 작업에 적용할 수 있으며, 이를 통해 자연어 처리 작업의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.