대상
LLaMA-1/2, GPT-3.5/4 대상 프롬프트 엔지니어링
출처 논문
성과
퀄리티 57.7%, 정확도 36.4% 증가
본론만 말하기
미사여구를 절대 쓰지말기
예의를 갖추지 말고 본론만 말하기

청중 설정
의도한 청중을 설정하고 질문

세분화
복잡한 작업을 간단한 프롬프트로 세분화

-> 쪼개진 단위로 출력
긍정 지시문
부정문을 쓰지 말고 긍정문을 쓴다
사람에게 코끼리 생각하지 말라하면, 생각나는 것처럼 부정어를 쓰지말 것.
애초에 원치않는 대상이 포함되었다면, 언급 자체를 하지 않는 것이 도움이 된다.
어떤 것을 없애고 싶다면, 그 대상을 없애달라고 하지말고 언급 자체를 피하면서 나오지 않게 유도하는 것이 좋다.

어린이 청자로 설정
2살 어린아이에게 설명하듯이 구문 추가

팁 설정
더 나은 답변을 하면 몇달라의 팁을 줄게 추가

few shot promptingg
예제 중심 프롬프트 구현

지시 예시 질문 설정

-> html을 훈련했기에, 제목을 나타내는 마크다운 설정을 어느정도 알아듣는다.
-> ```예시문장``` 도 알아듣는다.
임무 설정
"당신의 임무는", "당신은 반드시" "무조건" 따위의 표현 포함

협박하기
"당신은 불이익을 받을 것입니다." 포함

인간적인 방식
"자연스럽고 인간적인 방식으로 주어진 질문에 답해" 포함

-> 인간에게 더 알아듣게 쉽게 말을 하려해서인지 나온다.
단계별로 생각
"단계별로 생각해" 포함

편견제거
"당신의 대답이 편견이 없고 고정관념에 의존하는 것을 피하도록 하세요" 포함

질문 시키기
정보가 출분할 떄까지 질문을 하라고 시킨다

-> 필요한 정보들을 오히려 AI가 물어본다
-> 이것을 대답하면서 점점 더 정확한 답변이 만들어진다.
테스트 추가
지식 뒤에 테스트 추가요청

-> 질문이 포함된 테스트를 나에게 내고, 그것이 맞는지 틀린지 평가 후 답변을 알려주기
-> 사람이 알려주면서 공부하는 것과 비슷한 원리가 적용된다.
역할 부여
역할을 부여하고 대화하기

-> 여기선 경제학 전문가라는 역할을 준다
-> if 나 너는 무엇이다. 라는 형식으로 작성
구분기호 사용
'구분기호' 사용하기

-> 강조하는 구분기호를 추가하여 중요도를 인식하게 한다.
반복하기
특정 단어 반복하여 사용하기

-> 답변을 받고 싶은 문장의 중점이 되는 단어를 많이 쓰기
CoT + 예시
Chain-od-thought(CoT)와 few-Shot prompts 결합

-> few-Shot :shot은 예시므로 몇몇개의 예시
-> CoT : 스텝바이 스텝으로 각각의 단계를 쓰는것
-> 구글 제미나이에서 비교지표로 이것이 쓰인다.
출력문구 지정
설명: <- 이와같이 출력문구를 생성한다

-> 만약에 반박하는 문구를 출력원하면 반박: 으로 적을 수 있다.
필요한 모든 정보 추가
필요한 모든 정보를 추가하라고 한다.

텍스트 개선
텍스트를 개선해달라고 한다.

-> 원래의 내가 사용한 방법을 기준으로 돌리기 때문에 더 잘 나온다
여러개의 파일
여러 파일의 프로젝트를 만드는 스크립트 요청

제시어 기반 글
특정 단어 구 문장을 사용하여 텍스트 생성

-> 소설같은 것의 앞부분을 제시해주면 더 잘 생성한다
키워드 제시
특정 키워드 포함 텍스트 생성

-> 키워드가 포함된 텍스트를 만들때 제시해준다
동일 언어 사용
동일한 언어 사용으로 비슷한 느낌의 글 생성

-> 에세이나 소설 적을때, 노래개사 따위에 유용하다.