챗GPT 100% 활용법 - 대다수는 챗GPT를 잘못 사용하고 있습니다!

신속한 엔지니어링을 학습하여 챗GPT를 마스터하세요. 우리 대부분은 챗GPT를 잘못 사용합니다. 우리는 프롬프트에 예제를 포함하지 않습니다. 역할로 챗GPT의 동작을 제어할 수 있다는 사실을 무시합니다. 일부 정보를 제공하는 대신 챗GPT가 추측하도록 합니다.

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이는 작업을 한 번 완료하는 데 도움이 될 수 있지만 항상 그렇지는 않은 표준 프롬프트를 주로 사용하기 때문에 발생합니다. 더 나은 결과를 얻으려면 고품질 프롬프트를 만드는 방법을 배워야 합니다. 신속한 엔지니어링을 배워야 합니다! 그리고 이 가이드에서는 프롬프트 엔지니어링에 사용되는 4가지 기술을 알아보겠습니다.

 

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몇 가지 샷 표준 프롬프트

몇 가지 샷 표준 프롬프트는 우리가 이전에 본 표준 프롬프트이지만 그 안에 작업의 예가 포함되어 있습니다.

왜 예입니까? 음, 원하는 결과를 얻을 가능성을 높이려면 프롬프트가 해결하려는 작업의 예를 추가해야 합니다.

퓨샷 표준 프롬프트는 작업 설명, 예제 및 프롬프트로 구성됩니다. 이 경우 프롬프트는 모델이 누락된 텍스트를 생성하여 완료해야 하는 새 예제의 시작입니다.

 

 

다음은 몇 가지 샷 표준 프롬프트의 구성 요소입니다.

이제 다른 프롬프트를 만들어 보겠습니다. "I want to fly to fly from Orlando to Boston"이라는 텍스트에서 공항 코드를 추출하고 싶다고 가정해 보겠습니다.

다음은 대부분의 사용자가 사용하는 표준 프롬프트입니다.

이 텍스트에서 공항 코드를 추출합니다. "I want to fly from Orlando to Boston"

이렇게 하면 작업이 완료될 수 있지만 때로는 충분하지 않을 수 있습니다. 이러한 경우 몇 가지 샷 표준 프롬프트를 사용해야 합니다.

이 텍스트에서 공항 코드를 추출합니다.

텍스트: "로스앤젤레스에서 마이애미로 비행기를 타고 싶어요."
공항 코드: LAX, MIA

문자: "내슈빌에서 캔자스시티로 비행기를 타고 싶어요."
공항 코드: BNA, MCI

문자: “올랜도에서 보스턴으로 비행기를 타고 싶어요”
공항 코드:

챗GPT에서 이전 프롬프트를 시도하면 예제에서 지정한 형식(MCO, BOS)으로 공항 코드를 얻게 됩니다.

이전 연구에서는 예제의 실제 답변이 중요하지 않지만 레이블 공간이 중요하다는 사실을 알아냈습니다 . 레이블 공간은 주어진 작업에 대해 가능한 모든 레이블입니다. 레이블 공간에서 임의의 레이블을 제공하여 프롬프트 결과를 개선할 수도 있습니다.

 

 

예제에서 임의의 공항 코드를 입력하여 이를 테스트해 보겠습니다.

이 텍스트에서 공항 코드를 추출합니다.

텍스트: "로스앤젤레스에서 마이애미로 비행기를 타고 싶어요."
공항 코드: DEN, OAK

문자: "내슈빌에서 캔자스시티로 비행기를 타고 싶어요."
공항 코드: DAL, IDA

문자: “올랜도에서 보스턴으로 비행기를 타고 싶어요”
공항 코드:

 

챗GPT에서 이전 프롬프트를 시도한 경우 여전히 올바른 공항 코드 MCO 및 BOS를 받게 됩니다.

예제가 올바른지 여부에 관계없이 레이블 공간에서 임의의 레이블을 포함하십시오. 이렇게 하면 결과를 개선하고 프롬프트에 대한 답변의 형식을 지정하는 방법을 모델에 지시하는 데 도움이 됩니다.

 

역할 프롬프트 설정 및 활용 예시

때때로 챗GPT의 기본 동작은 원하는 것을 얻기에 충분하지 않습니다. 이때 챗GPT의 역할을 설정해야 합니다.

면접을 위해 연습하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 챗GPT에 "채용 관리자 역할"을 지시하고 프롬프트에 세부 정보를 추가하면 모든 직책에 대한 면접을 시뮬레이션할 수 있습니다.

"너는 지금부터 면접관이야! 나는 데이터 사이언스 부문 포지션으로 너의 회사에 지원하게 될꺼고, 나는 면접자로써 너에게 대답하게 될꺼야. 

챗GPT에게 면접관의 역할을 부여하고 시뮬레이션을 할수 있습니다.

 

이때 중요한 점은 역할과 수행해야하는 상황에 대한 구체적인 설정입니다. 답변 방식에 대해서도 원하는 형태를 상세하게 설정해야 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

 

다른 역할 부여로는 챗GPT를 영어나 일본어 같은 외국어를 연습하는 언어 튜터로,

원하는 영화를 분석하는 영화 평론가로도 설정하여 역할 모드를 부여해볼 수도 있을 것입니다.

 

프롬프트에 개성을 더하고 지식을 생성하세요.

이메일, 블로그, 이야기, 기사 등을 위한 텍스트를 생성할 때 이 두 가지 프롬프트 접근 방식이 좋습니다.

첫째, "프롬프트에 개성을 더하다"는 것은 스타일과 설명자를 추가하는 것을 의미합니다. 스타일을 추가하면 텍스트가 특정 어조, 형식, 작가의 영역 등을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

10년 이상의 경험을 가진 [분야] 전문가의 스타일로 [주제]를 작성합니다.

출력을 더욱 사용자 정의하기 위해 디스크립터를 추가할 수 있습니다. 설명자는 단순히 프롬프트를 조정하기 위해 추가할 수 있는 형용사입니다.

AI가 인간을 대체하는 방법에 대한 500개의 블로그 게시물을 작성하고 싶다고 가정해 보겠습니다. "AI가 인간을 대체하는 방법에 대한 500개의 블로그 게시물 작성"이라는 단어로 표준 프롬프트를 만들면 아마도 매우 일반적인 게시물을 받게 될 것입니다.

 

하지만 영감을 주는, 냉소적인, 흥미로운, 재미있는 등의 형용사를 추가하면 출력이 크게 달라집니다.

이전 프롬프트에 설명자를 추가해 보겠습니다.

쓰기재치 있는AI가 인간을 대체하지 못하는 이유에 대한 500개의 블로그 게시물. 10년 이상의 경력을 가진 인공 지능 전문가의 스타일로 작성하십시오. 사용 설명재미있는예

우리의 예에서 AI 전문가의 스타일과 witty, funny와 같은 형용사는 챗GPT에서 생성된 텍스트에 다른 터치를 추가하고 있습니다. 이것의 부작용은 AI 감지기가 텍스트를 감지하기 어렵다는 것입니다.

 

마지막으로 생성된 지식 접근 방식을 사용하여 블로그 게시물을 개선할 수 있습니다. 이것은 최종 응답을 생성하기 전에 주제에 대한 잠재적으로 유용한 정보를 생성하는 것으로 구성됩니다.

예를 들어 이전 프롬프트로 게시물을 생성하기 전에 먼저 지식을 생성한 다음 게시물을 작성할 수 있습니다.

 

"AI는 인간을 대체하지 않을 것"에 대한 5가지 사실 생성

5가지 사실이 있으면 이 정보를 다른 프롬프트에 입력하여 더 나은 게시물을 작성할 수 있습니다.

# 사실 1
# 사실 2
# 사실 3
# 사실 4
# 사실 5

위의 사실을 사용하여 AI가 인간을 대체하지 못하는 이유에 대한 재치 있는 500개의 블로그 게시물을 작성하십시오. 10년 이상의 경력을 가진 인공 지능 전문가의 스타일로 작성하십시오. 재미있는 예를 들어 설명해 보세요

 

생각의 사슬

표준 프롬팅과 달리 일련의 사고 프롬프팅에서는 모델이 문제에 대한 최종 답변을 제공하기 전에 중간 추론 단계를 생성 하도록 유도됩니다. 즉, 모델은 문제에 대한 답을 직접 제공하는 대신 추론을 설명합니다.

추론이 중요한 이유는 무엇입니까? 추론에 대한 설명은 종종 더 정확한 결과 로 이어집니다 .

일련의 사고 프롬프팅을 사용하려면 동일한 예에서 추론이 설명되는 몇 가지 예를 제공해야 합니다. 이런 식으로 프롬프트에 답할 때 추론 프로세스도 표시됩니다.

다음은 표준과 일련의 사고 프롬프팅을 비교한 것입니다.

보시다시피, 모델이 이 수학 문제를 풀기 위한 추론을 설명하도록 유도되었다는 사실이 일련의 사고 프롬프팅에서 더 정확한 결과를 가져왔습니다.

일련의 사고 유도는 산술, 상식 및 상징적 추론 작업의 결과를 개선하는 데 효과적이라는 점에 유의하십시오.

 

 

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