ChatGPT Prompt 사용 방법 검토

더 나은 ChatGPT 프롬프트를 작성하는 방법은 무엇입니까?

프롬프트는 ChatGPT에 제공하는 질문 또는 지침입니다. 좋은 프롬프트는 좋은 결과를 낳습니다. 더 나은 프롬프트를 작성하는 것은 프롬프트 엔지니어링이라는 기술이 되었습니다. LLM AI를 위한 더 나은 프롬프트를 작성하기 위한 몇 가지 실용적인 기술을 공유하겠습니다.

명확한 지침을 제공합니다. 그냥 질문하는 대신 LLM에게 질문에 답하는 단계에 대한 지침을 제공할 수 있습니다.

• 원래 프롬프트: 선형 회귀 모델을 훈련하려면 어떻게 해야 합니까?

• 더 나은 프롬프트: 처음부터 선형 회귀 모델을 교육하기 위한 Python 코드를 작성합니다. 코드와 설명을 포함합니다. 

첫 번째 프롬프트의 경우 LLM은 높은 개념적 수준에서 선형 회귀 모델을 교육하는 방법을 설명하지만 두 번째 프롬프트에서는 코드 설명과 함께 단계별로 선형 회귀 모델을 교육하는 정확한 기능을 제공합니다.

컨텍스트를 제공하십시오. 컨텍스트를 제공하면 LLM이 더 관련성 높은 응답을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 이 점을 설명하는 극단적인 예입니다.

• 원래 프롬프트: "XX 제품을 사용하고 살이 빠졌습니다"의 감정은 무엇입니까?

• 더 나은 프롬프트: XX 제품은 근육 량을 늘리고 싶은 사람들을 위한 것입니다. 사용자가 제품에 대한 피드백을 작성했습니다. “XX 제품 사용 후 살이 쪘다”는 피드백 소감은?

이것은 AI가 체중 감량이 긍정적인 결과라고 생각하기 때문에 첫 번째 프롬프트를 긍정적으로 분류하는 극단적인 경우입니다. 그러나 이것은 근육 증가 제품의 경우가 아닙니다. 적절한 컨텍스트를 제공하면 LLM은 올바른 감정 분석을 제공하며 이는 부정적입니다.

역할 프롬프트. 역할 프롬프트는 컨텍스트를 제공하는 것과 비슷하지만 LLM에게 특정 역할을 가장하고 해당 관점에서 답변을 제공하도록 요청하는 것입니다. 

• 원래 프롬프트: 직각 삼각형에는 길이가 sqrt(2)와 1인 두 모서리가 있고 이 두 모서리 사이의 각도는 45도입니다. 세 번째 모서리의 길이는 얼마입니까?

• 더 나은 프롬프트: 직각 삼각형에는 길이가 sqrt(2)와 1인 두 모서리가 있고 이 두 모서리 사이의 각도는 45도입니다. 세 번째 모서리의 길이는 얼마입니까? 차근차근 생각해봅시다.

첫 번째 프롬프트는 잘못된 sqrt(3) 결과를 반환합니다. 하지만 마지막에 “차근차근 생각해 봅시다”라는 문구를 추가하면 LLM은 피타고라스 정리의 정의와 계산 과정을 포함시켜 보다 정교한 답변을 제공합니다. 이러한 단계를 통해 정답 1을 제공할 수 있습니다.

Insight 

(tip: What과 How를 적절히 사용합니다) 

chatGPT: RNN 개념 이해가 ChatGPT를 효과적으로 사용가능한가?

• RNN(Recurrent Neural Network)은 자연어 처리 분야에서 주로 사용되는 딥러닝 모델 중 하나입니다. ChatGPT는 딥러닝 모델 중 하나인 GPT-3.5 기반으로 만들어졌습니다. 따라서 RNN 개념을 이해하는 것은 ChatGPT를 더 효과적으로 사용하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• RNN은 순환 신경망으로, 시퀀스 데이터를 처리할 수 있습니다. 이러한 시퀀스 데이터는 이전 시점에서의 정보를 현재 시점으로 전달하는 반복적인 구조를 가지고 있습니다. 이를 통해 RNN은 입력 시퀀스를 처리하면서 이전의 정보를 기억하고, 새로운 정보를 이전 정보와 결합하여 출력을 생성할 수 있습니다.

• ChatGPT는 RNN과 다르게, Transformer라는 모델 아키텍처를 사용합니다. 하지만 자연어 처리 분야에서 시퀀스 데이터를 다루는데 있어서 RNN이 가지고 있는 순환 구조와 이전 정보를 이용해 처리하는 방법과 같은 개념들은 ChatGPT에서도 중요한 개념으로 다루어지고 있습니다.
• 따라서, RNN 개념을 이해하는 것은 ChatGPT를 이해하고 효과적으로 사용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

chatGPT: Transformer개념 이해를 위한 설명과 ChatGPT 사용 극대화를 위한 Prompt는 어떻게 합니까?

• Transformer는 딥러닝 모델 중 하나로, 주로 자연어 처리 분야에서 사용됩니다. Transformer 모델은 이전의 RNN 모델에서 나타났던 문제점인 계산 복잡도와 순차적인 계산의 한계를 해결할 수 있습니다. Transformer 모델은 입력 데이터를 모두 한 번에 처리하여 계산 복잡도를 줄이고, self-attention 메커니즘을 통해 이전 시점의 정보를 현재 시점에서 모두 고려할 수 있습니다.\
• ChatGPT는 Transformer 모델 아키텍처를 기반으로 만들어졌으며, 대화 생성 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 따라서 Transformer 모델의 개념을 이해하고, ChatGPT를 사용하는 데 도움이 될 수 있는 Prompt를 제시해보겠습니다.
  • Transformer 모델은 어떤 구조를 가지고 있나요?
  • Self-Attention 메커니즘이란 무엇인가요?
  • Transformer 모델에서 사용되는 Multi-Head Attention이란 무엇인가요?
  • ChatGPT에서는 어떤 방식으로 Transformer 모델을 활용하고 있나요?
  • ChatGPT를 사용할 때 어떤 Prompt가 더욱 효과적인 대화 생성을 돕는지 예시를 들어 설명해주세요.

이러한 Prompt를 통해 Transformer 모델의 개념을 이해하고, ChatGPT를 효과적으로 사용하는 방법을 익힐 수 있습니다.

chatGPT: 좋은 결과를 얻기 위한 ChatGPT Prompt 사용 방법은 무엇입니까?

• ChatGPT는 딥러닝 모델 중 하나로, 대화 생성 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 그러나 ChatGPT를 사용하여 좋은 결과를 얻기 위해서는 적절한 Prompt를 사용하는 것이 중요합니다.

Prompt는 모델에 입력될 텍스트로, 대화 생성의 시작점이 됩니다. 따라서 Prompt를 잘 작성하면 모델이 좋은 대화를 생성하는 데 도움이 됩니다.

아래는 좋은 결과를 얻기 위한 ChatGPT Prompt 사용 방법입니다.

• 목적과 대상을 명확히 정의하라

ChatGPT를 사용할 때는 목적과 대상을 명확히 정의하는 것이 중요합니다. 모델이 생성할 대화의 목적과 상황, 대화할 대상 등을 명확하게 정의하면 모델이 좋은 대화를 생성하는 데 도움이 됩니다.

• 질문 형태로 작성하라

ChatGPT를 사용할 때는 질문 형태로 Prompt를 작성하는 것이 좋습니다. 질문 형태로 작성하면 모델이 대답하기 쉬운 형태의 문장을 생성하므로 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

• 정보가 부족한 경우에는 문맥을 추가하라

ChatGPT는 문맥을 이해하고 대화를 생성합니다. 따라서 Prompt에서 정보가 부족한 경우에는 문맥을 추가하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 이전 대화의 내용을 Prompt에 포함시키면 모델이 좀 더 자연스러운 대화를 생성할 수 있습니다.

• 간결하고 명확하게 작성하라

ChatGPT Prompt는 간결하고 명확하게 작성하는 것이 좋습니다. 모델이 처리할 수 있는 길이를 초과하지 않도록 짧은 문장으로 작성하고, 모호하지 않은 명확한 언어를 사용하는 것이 좋습니다.

• 변화를 주어 반복을 방지하라

ChatGPT Prompt는 반복된 대화를 생성할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 Prompt를 작성할 때는 변화를 주어야 합니다. 예를 들어, 다양한 질문 형태와 다른 단어 선택을 통해 모델이 반복을 피할 수 있도록 합니다.

위와 같은 ChatGPT Prompt 사용 방법을 준수하면 모델이 더 좋은 대화를 생성하는 데 도움이 됩니다.

chatGPT:  Transformer에 대해 보다 자세한 설명과 코드를 보여 달라

Transformer는 딥러닝 모델 중 하나로, 주로 자연어 처리 분야에서 사용됩니다. 기존의 RNN 계열 모델들의 단점을 보완하여 제안된 모델로, 현재 자연어 처리 분야에서 가장 널리 사용되는 모델중 하나 입니다. Transformer의 핵심 아이디어는 어텐션 메커니즘을 이용하여 문장의 전체를 한 번에 처리하고, 병렬처리를 가능하게 하는 것입니다.

아래는 Transformer의 핵심 아이디어인 어텐션 메커니즘에 대한 설명과 함께 PyTorch를 이용하여 Transformer 모델을 구현하는 예시 코드입니다.

어텐션 메커니즘

어텐션 메커니즘은 입력된 쿼리(Query)와 키(Key)의 유사도를 이용하여 값(Value)을 추출하는 메커니즘입니다. 자연어 처리 분야에서는 문장의 단어들을 쿼리, 키, 값으로 변환하여 어텐션 메커니즘을 이용하여 문장을 처리합니다. 예를 들어, 번역 모델에서는 입력 문장의 각 단어들을 쿼리, 출력 문장의 각 단어들을 키와 값으로 변환하여 어텐션 메커니즘을 이용하여 문장을 번역합니다.

Transformer 모델 구현 예시 코드

아래는 PyTorch를 이용하여 Transformer 모델을 구현하는 예시 코드입니다.

(내용이 많아 일부만 올린 자료입니다. 전체 자료를 원하시면 개별 연락 주세요)