AI가 자연어를 어떻게 이해할까

인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 시스템은 텍스트와 음성 데이터를 분석하여 인간의 언어를 이해하고 해석합니다. 이 과정은 데이터 전처리, 특징 추출, 패턴 인식, 그리고 맥락 이해를 포함합니다. 이러한 시스템은 대규모 언어 데이터셋을 학습하여 언어 구조, 의미, 그리고 맥락을 파악합니다.

자연어 이해 과정

우리가 큰 도서관에 있다고 상상 해보죠. 이 도서관에는 수많은 책이 있고, 각 책에는 다양한 이야기와 정보가 담겨 있어요. 여기서 인공지능(AI)은 특별한 도서관 사서와 같아요. 이 사서는 책들 속의 이야기와 정보를 잘 이해하고, 사람들이 원하는 책이나 정보를 찾아줄 수 있어요.

     1. 데이터 전처리 (정리하기)

도서관에 책이 엉망진창으로 널려 있다고 생각해 봐요. 사서는 먼저 이 책들을 잘 정리해야 해요. 마찬가지로, AI는 텍스트(글자들)를 정리하고, 준비하는 작업을 해요. 문장를 잘라서 단어로 만들고 (문장 토큰화), 필요없는 단어는 빼고 (불용어 제외), 중요한 단어들을 찾아내요. 이와 같은 과정을 데이터를 정리하고 구조화한다고 합니다.

     2. 특징 추출 (중요한 것 찾기)

책들이 잘 정리되면, 사서는 어떤 책이 어떤 이야기를 담고 있는지, 어떤 정보가 중요한지를 알아내요. AI도 마찬가지로, 단어들 사이의 관계나 문장에서 중요한 부분을 찾아내요. 이 단계를 통해 AI는 문장의 중요한 특징을 파악합니다. 예를 들어, 단어의 중요도나 문장 내에서의 위치, 그리고 문맥적 의미 등을 분석해요.

     3. 패턴 인식

사서는 많은 책을 읽으면서 비슷한 이야기나 주제를 가진 책들이 어떤 패턴을 가지고 있는지 알게 돼요. 예를 들어, 모험 이야기 책은 주로 용감한 주인공이 등장하죠. AI도 비슷해요. 많은 문장을 보면서 언어의 패턴을 배워요. 이와 같이 인공지능은 학습 데이터를 바탕으로 언어의 패턴을 인식해요. 이는 문법 규칙, 어휘 사용, 그리고 문장 구조 등을 포함할 수 있습니다.

     4. 맥락 이해 (전체적인 의미 파악하기)

책 한 권을 전체적으로 읽어야 그 책의 진짜 의미를 알 수 있듯이, 사서는 한 문장의 의미를 제대로 이해하기 위해 그 문장이 쓰인 책의 전체적인 내용을 봐야 해요. AI도 마찬가지로, 한 단어나 문장이 어떤 맥락에서 사용되었는지를 이해하기 위해 주변 문장이나 대화를 살펴봐요. AI는 문장이나 대화의 맥락을 이해하기 위해 고급 알고리즘을 사용합니다. 이는 단어나 구의 의미가 주변 문장이나 대화의 맥락에 따라 어떻게 달라질 수 있는지를 파악하는 것을 포함하죠.

 

이러한 단계를 통해 인공지능은 자연어 데이터를 분석하고 인간의 언어를 효과적으로 이해하며, 이를 바탕으로 대화에 응답하거나 텍스트를 생성합니다.

 

AI의 자연어 문맥 이해

구분	좋은 예시	나쁜 예시
문맥 이해	대화에서 직접적인 맥락을 파악하여 적절한 응답을 함 예: 사용자가 "저는 고양이를 좋아해요"라고 말했을 때, AI가 "고양이는 매우 귀여운 동물이죠"라고 응답함.	대화의 맥락을 놓치고 부적절한 응답을 함 예: 사용자가 "저는 고양이 알레르기가 있어요"라고 말했을 때, AI가 "고양이를 한 번 키워보세요"라고 응답함.
의미 파악	문장의 의미를 정확히 이해하고 적절하게 반응함 예: 사용자가 "내일 비 올 확률이 얼마나 되나요?"라고 물었을 때, AI가 최신 날씨 예보를 제공함.	문장의 의미를 잘못 이해하거나 오해함 예: 사용자가 "내일 비 올 확률이 얼마나 되나요?"라고 물었을 때, AI가 "비는 물이에요"라고 응답함.
언어 다양성	다양한 언어 스타일과 방언을 이해함 예: 사용자가 특정 지역 방언으로 말해도 AI가 정확하게 이해하고 응답함.	특정 언어 스타일이나 방언에 혼동을 겪음 예: 사용자가 방언으로 말했을 때, AI가 이를 잘못 이해하고 엉뚱한 답변을 함.
비유 은유 이해	비유적 표현이나 은유를 잘 파악함 예: 사용자가 "내 마음이 바다처럼 차가워졌어"라고 말했을 때, AI가 감정적 문제를 이해하고 위로하는 답변을 함.	비유적 표현이나 은유를 문자 그대로 해석함 예: 사용자가 "내 마음이 바다처럼 차가워졌어"라고 말했을 때, AI가 "바다는 평균 온도가 얼마예요"라고 답변함.
상황적 적절성	주어진 상황에 맞는 적절한 응답을 제공함 예: 사용자가 긴급 상황을 설명할 때, AI가 관련 정보나 도움을 제공함.	상황을 잘못 판단하고 부적절한 응답을 함 예: 사용자가 긴급한 도움을 요청했을 때, AI가 관련 없는 일상적인 대화를 시도함.

위에서 제시된 좋은 예시와 나쁜 예시는 AI가 어떻게 문맥을 이해하거나 이해하지 못하는지를 보여주는 사례들입니다. 문맥 이해는 AI가 자연어를 처리하는 데 있어 매우 중요한 부분입니다. 올바른 문맥 이해는 AI가 더 정확하고 적절한 응답을 할 수 있게 해주며, 문맥을 잘못 이해하면 오해나 부적절한 대응을 할 수 있습니다.

문맥적 이해 높이기

프롬프트 엔지니어링과 AI의 문맥적 이해는 밀접한 관련이 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 사용자가 AI에게 정보를 제공하거나 질문을 하는 방식을 최적화하는 과정입니다. 올바른 프롬프트를 사용하면 AI가 보다 정확하고 유용한 응답을 제공하는 데 도움이 됩니다. 이를 AI의 문맥적 이해와 연결하여 설명해보겠습니다.

     명확하고 구체적인 프롬프트

AI에게 질문을 할 때 명확하고 구체적인 프롬프트를 제공하는 것이 중요합니다. 이를 통해 AI는 더 정확하게 사용자의 의도와 필요를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, "커피 만드는 법 알려줘" 보다는 "핸드 드립으로 커피를 만드는 자세한 방법을 알려줘"라고 질문하는 것이 AI가 더 정확한 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.

     문맥을 고려한 프롬프트

대화에서 이전의 문맥을 고려하는 것이 중요합니다. 프롬프트를 제공할 때 이전 대화의 맥락을 연결하면 AI가 보다 맥락에 맞는 응답을 할 수 있습니다. 예를 들어, 이전에 특정한 책에 대해 언급했다면 "그 책에서 언급된 주요 주제들에 대해 더 설명해줄래?"와 같은 프롬프트가 유용합니다.

     정확한 정보와 키워드 사용

AI에게 필요한 정보를 제공하고, 핵심 키워드를 사용하는 것도 중요합니다. 이를 통해 AI는 사용자의 요구를 더 잘 이해하고 관련된 응답을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, "파리 여행 팁"이라고 말하는 대신 "3일 동안 파리에서 방문하기 좋은 관광지와 레스토랑 추천해줘"라고 하는 것이 더 효과적입니다.

 

이러한 방법으로 프롬프트를 최적화하면 AI의 문맥적 이해를 개선하고, 사용자가 원하는 정보를 더 잘 얻을 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI와의 상호작용을 더욱 효과적으로 만드는 핵심 요소 중 하나입니다.

 

추가 정보

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프롬프트 (Prompt)란 무엇인가

 

1. DEV Community의 "NLP and Prompt Engineering: Understanding the Basics"

 

NLP and Prompt Engineering: Understanding the Basics

NLP와 프롬프트 엔지니어링의 기본 개념을 소개합니다. NLP의 주요 구성 요소와 기술, 프롬프트 엔지니어링의 중요성 및 이를 효과적으로 구현하기 위한 기술을 포함하여, 이 분야의 기본 사항들을 설명합니다​