ChatGPT 프롬프트 실전 가이드 소개
- 인컨텍스트 러닝: 모든 프롬프트 기법은 인컨텍스트 러닝에 기반하고 있다. 이는 주어진 정보나 대화를 통해 다음 응답을 생성하는 방식이다.
- 프롬프트 기법의 중요성: 인공지능을 활용하기 위해서는 프롬프트 기법을 이해하고 활용하는 것이 필수적이다.
- 정확도 향상: 풀이 과정을 통해 답변을 제공하면 정확도가 높아진다는 점이 강조된다.
- 전문가의 역할: 이 가이드는 직장인과 실무자들에게 유용한 정보를 제공하기 위해 전문가의 경험을 바탕으로 구성되었다.
전문가 초청 및 주제 소개
- SKILL UP WEEK: 2024년도 연휴를 맞이하여 각 분야의 전문가를 초청하여 실무자들에게 필요한 내용을 전달하는 프로그램이다.
- 전문가 소개: 마이크로소프트의 한국 Regional Director인 김태영 대표가 강연을 진행한다.
- 목표: 직장인들이 궁금해하는 최신 AI 기능과 활용 방법에 대한 꿀팁을 제공하는 것이 목표이다.
- 청중의 기대: 실무자들이 필요로 하는 정보와 기술을 엄선하여 전달할 예정이다.
ChatGPT 사용 사례 공유
- 개인적 사용 사례: 강연자는 자신의 아내가 ChatGPT를 일상생활에서 자주 사용하고 있다고 언급한다.
- 사용 방식의 다양성: 사람마다 ChatGPT를 사용하는 방식이 다르며, 강연자는 코딩과 프로그래밍에 주로 사용한다고 설명한다.
- 일상적인 활용: 아내는 자격증 공부나 준비물 관련 질문을 통해 ChatGPT를 활용하고 있다.
- AI 도구의 활용: 강연자는 커서 AI와 ChatGPT의 차이점에 대해 설명하며, 각 도구의 활용 방식을 공유한다.
인컨텍스트 러닝의 중요성
- 맥락의 중요성: 이전의 지식과 맥락을 기반으로 답변을 생성하는 것이 인컨텍스트 러닝의 핵심이다.
- 눈치와 인식: 사람의 눈치와 상황 인식 능력과 유사한 개념으로, AI도 주어진 맥락을 통해 적절한 응답을 생성한다.
- 프롬프트의 영향: 사용자가 제공하는 정보의 양과 질이 AI의 응답에 큰 영향을 미친다.
- 정확한 정보 제공: 필요한 정보를 명확히 제공해야 AI가 적절한 응답을 생성할 수 있다.
프롬프트 기법 실습
- LLM의 이해: LLM을 다루기 전에 GPT의 기본 개념을 이해해야 한다.
- 실습의 필요성: 실습을 통해 인컨텍스트 러닝의 개념을 체험하고 이해할 수 있다.
- 계산 문제 예시: 11111 x 11111의 계산 문제를 통해 인컨텍스트 러닝의 원리를 설명한다.
- 패턴 인식: 이전의 지식을 기반으로 패턴을 인식하고 문제를 해결하는 방법을 강조한다.
프롬프트 엔지니어링의 핵심
- 프롬프트의 중요성: ChatGPT를 효과적으로 활용하기 위해서는 프롬프트 엔지니어링이 필수적이다.
- 정보의 학습: ChatGPT는 이미 인터넷에서 많은 정보를 학습했기 때문에, 사용자가 원하는 정보를 명확히 전달해야 한다.
- 질문 기술: 질문을 잘하는 것이 AI의 성능을 높이는 데 중요한 역할을 한다.
- 인컨텍스트 러닝의 활용: 프롬프트 기법을 통해 AI의 성능을 극대화할 수 있다.
칭찬과 피드백의 중요성
- 칭찬의 효과: AI에게 긍정적인 피드백을 주는 것이 성능 향상에 기여한다.
- 피드백의 필요성: 잘못된 응답에 대해서는 지적을 통해 AI가 수정할 수 있도록 해야 한다.
- 상호작용의 중요성: AI와의 대화에서 피드백을 주고받는 것이 중요하다.
- AI의 반응: AI는 사용자의 피드백을 통해 자신의 응답을 조정하고 개선할 수 있다.
롤 프롬프팅의 개념
- 역할 부여의 중요성: 사용자가 원하는 역할을 AI에게 부여함으로써 더 나은 결과를 얻을 수 있다.
- 페르소나 설정: 특정 역할을 설정하면 AI가 그에 맞는 응답을 생성할 가능성이 높아진다.
- 구체적인 지시: 사용자가 AI에게 명확한 지시를 내리는 것이 중요하다.
- 효율적인 커뮤니케이션: 역할 부여를 통해 AI와의 커뮤니케이션을 효율적으로 할 수 있다.
퓨샷 프롬프팅의 활용
- 예시의 중요성: 퓨샷 프롬프팅은 여러 개의 예시를 통해 AI의 응답을 개선하는 기법이다.
- 예시의 수: 예시가 많을수록 AI의 이해도가 높아지고, 더 정확한 응답을 생성할 수 있다.
- 출력 형식 조정: 예시를 통해 원하는 출력 형식을 지정할 수 있다.
- 미래 예측: AI가 예시를 바탕으로 미래의 상황을 예측하는 데 도움을 줄 수 있다.
검색 증강 생성의 이해
- 검색 증강 생성: AI가 검색 결과를 바탕으로 응답을 생성하는 방식이다.
- 정보의 정확성: 검색 결과를 기반으로 답변을 제공함으로써 정보의 정확성을 높일 수 있다.
- 지문 기반 응답: AI는 주어진 지문을 읽고 그에 대한 질문에 답변하는 방식으로 작동한다.
- 효율적인 정보 활용: 검색 증강 생성을 통해 AI의 응답 품질을 높일 수 있다.
CoT 기법의 설명
- Chain of Thought (CoT): 사고의 사슬을 통해 문제를 단계적으로 해결하는 기법이다.
- 정확도 향상: CoT 기법을 사용하면 AI의 응답 정확도가 높아진다.
- 단계적 접근: 문제를 단계별로 접근하여 해결하는 방식이 강조된다.
- AI의 사고 과정: AI가 문제를 해결하는 과정에서 사고의 흐름을 명확히 하는 것이 중요하다.
AI의 발전과 미래 전망
- O1 계열의 발전: O1 계열은 AI의 논리적 설명 능력을 강화한 모델이다.
- AI의 진화: AI는 짧은 시간 안에 급격한 발전을 이루고 있으며, 이는 진화에 비유될 수 있다.
- 미래 기술의 예측: O3 모델이 출시될 경우, AI의 사고 능력이 더욱 향상될 것으로 예상된다.
- AI의 성능 기록: AI의 성능이 인간의 사고 능력에 근접하고 있다는 점이 강조된다.
메모리 기능의 활용
- 개인설정의 중요성: 개인설정을 통해 AI가 사용자의 정보를 기억하고 활용할 수 있다.
- 기억의 관리: AI는 대화 내용을 기억하고 필요에 따라 업데이트할 수 있다.
- 기억의 활용: 사용자가 요청할 때 AI가 기억한 정보를 바탕으로 응답할 수 있다.
- 기능의 유용성: 메모리 기능을 통해 AI와의 상호작용이 더욱 원활해질 수 있다.
마무리 및 다음 단계 안내
- 다음 단계 안내: 강연자는 청중에게 다음 단계로 나아가도록 유도한다.
- 학습의 중요성: 인컨텍스트 러닝을 통해 AI의 활용 능력을 높이는 것이 중요하다.
- 지속적인 발전: AI 기술은 계속 발전하고 있으며, 이에 대한 학습이 필요하다.
- 감사의 인사: 강연을 마치며 청중에게 감사의 인사를 전한다.