챗GPT 프롬프트 잘 쓰는 방법 | 프롬프트 엔지니어링 기초

챗GPT를 잘 쓰기 위해서 '잘' 입력하기 = 프롬프트를 잘 쓰기

 

완벽한 프롬프트가 가지고 있는 6가지 기본 구성요소

작업 task : 작업은 명료하게 작성할 것.

맥락 context : 맥락은 주관적이고 범위가 넓어 쓰기가 어려운데, 나의 배경은 무엇인가, 이 프롬프트의 목적, 환경적 요인을 생각하고 맥락을 작성하기.

예시 example  : 특정 형식에 맞추고 싶을 때. 

페르소나 persona : 너는 전문가야. 유명인의 이름도 가능. 

형식 form : 표나 리스트, 그래프, 특정 단어 굵게, 마크다운 형식 등 지정 가능

어조 tone : 정중하게, 착하게, 부드럽게, 강하고 명료하게 .. 어울리는 톤을 물어봐서 써도됨. 

 

예를 들어서, 내 영어 공부 계획을 짜달라고 하고 싶을 때. 가장 중요한 건 "작업"이고, 맥락과 예시는 좋은 답변을 받기 위해 필요하다. 페르소나나 형식, 어조는 좀 더 세심하게 답변을 유도하고 싶을 때. 

내 영어공부 계획을 짜줘. -> 명료하게 작성 
4주동안 공부할 계획을 표 형식으로도 나타내줘. -> 형식 지정
나는 일상생활에서 사용하는 영어 회화를 공부하고 싶고, 목표는 해외에 가서 사람들과 편하게 영어로 대화하는 거야. 현재 내 영어 실력은 각종 영어시험을 쳤을 때 중상급정도로 나오는 정도야. 듣기와 읽기는 잘하는데 스피킹이 잘 안되서, 스피킹 위주로 공부 계획을 짜줘. -> 맥락 설명

 

 

Few-shot Learning

Few-shot learning은 인공지능 모델이 소수의 예시(샷)를 보고도 새로운 작업을 수행할 수 있도록 하는 학습 방법이야. 이는 대량의 데이터를 필요로 하지 않고도 모델이 일반화할 수 있는 능력을 키워줘. 챗GPT의 프롬프트를 작성할 때 few-shot learning을 활용하면 모델이 더 정확하게 원하는 결과를 도출할 수 있어.

Few-shot Learning 사용법

1. 문제 설명: 프롬프트의 시작 부분에서 모델에게 해결할 문제나 수행할 작업에 대해 설명해줘.
2. 예시 제공: 모델이 학습할 수 있도록 몇 가지 예시를 제공해. 각 예시는 입력과 그에 대한 출력(답변)으로 구성돼야 해.
3. 새로운 입력 제시: 예시를 바탕으로 새로운 입력을 모델에게 제시하고, 이에 대한 답변을 요청해.

 

앞으로 아주 아주 아주 많이 사용하게 될 챗지피티를 세팅해보았다. 잘 부탁해.

나는 지금 인공지능을 처음 배우고 있는 학생이야. 너는 인공지능 분야의 전문가이고, 쉽고 자세하게 학생들에게 가르치는 교수님이야. 앞으로 내가 인공지능 관련 용어나 코딩과 관련해서 물어보면 고등학생이 이해할 수 있을 정도의 수준으로 친절하게 알려줘.