ChatGPT 프롬프트 레벨 10 팁: 초보자부터 전문가까지

저는 최상의 결과를 찾기 위해 다양한 단서를 연구하고 테스트하는 데 많은 시간을 투자했습니다. 이 동영상에서는 이러한 모든 경험을 10단계의 프롬프트 단어 디자인 기법으로 요약했습니다. 기본부터 시작하여 최근 싱가포르 프롬프터 디자인 대회에서 우승한 전문 기법까지 살펴볼 것입니다. 그럼 시작해 보겠습니다.

레벨 1 - 기본 요청

레벨 1, 요구 사항을 직접 표현하세요. 이 단계에서는 직접 ChatGPT 당신이 원하는 것. 너무 많이 생각하지 마세요. 때로는 잘 될 때도 있고 그렇지 않을 때도 있습니다. 예를 들어 방금 ChatGPT에 위키피디아 기사를 요약해 달라고 요청했습니다. 꽤 간단한 작업인데 ChatGPT가 잘 수행했습니다. 하지만 이 프로세스를 최적화할 수 있는 방법은 더 많습니다.

레벨 2 - 신청서 형식

레벨 2, 기본 서식.

서식을 약간만 조정해도 의외로 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 단서 단어에 대시 몇 개만 추가해도 ChatGPT가 단서 단어의 다양한 부분의 의미를 이해하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 지금은 별것 아닌 것처럼 보일 수 있지만, 단서 단어가 더 복잡해지면 그 영향력은 더 커질 것입니다.

친절한 말투, 부정적 표현 피하기, 심지어 '간청하기'와 같은 간단한 형식 조정만으로도 큰 언어 모델의 정확도가 향상되는 것으로 나타났습니다. 친절하다고 해서 응답이 개선되지는 않더라도 거만해지고 싶지 않다는 생각에 그렇게 할 것입니다.

그 이유를 정확히 설명할 수는 없지만, 큰 언어 모델은 무언가를 하지 말라고 지시할 때보다 무언가를 하라고 지시할 때 더 잘 수행하는 것 같습니다. 제 개인적인 이론은 이것이 우리의 뇌와 같다는 것입니다. 예를 들어 코끼리를 상상하지 말라고 하면 결국 코끼리를 상상하게 되죠.

저는 이 방법을 자주 사용하지는 않지만, 강한 감정을 이끌어내는 것이 빅 언어 모델에서 응답의 효과를 향상시킬 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 예를 들면 "이건 내 업무에 중요한 일이니 제대로 해줘야 해"와 같은 말이 있습니다. 또는 "할머니께 네 응답을 보여드릴 건데 할머니가 자랑스러워하시길 바라니 제대로 해줘야 해"와 같은 표현이 있습니다. 이런 식의 표현. 마찬가지로 ChatGPT를 협박할 수도 있습니다. 이 접근 방식도 효과가 있습니다. 하지만 개인적으로는 그렇게 하지 않을 것입니다. 인공지능이 세상을 장악할 경우를 대비해 저는 봇의 우호적인 편에 서고 싶기 때문입니다.

레벨 3 - 정밀 요청

세 번째 단계는 명확하게 초점을 맞춘 요청입니다.

이 단계에서는 응답의 품질이 실제로 향상되기 시작합니다. 레벨 3의 핵심은 챗봇에게 무엇을 원하는지 명확하고 집중하는 것입니다. 예를 들어 "응답을 예쁘게 만들어주세요"와 같은 모호한 지시는 피해야 합니다. 대신 "제목, 부제목, 표로 답변해 주세요"와 같이 명확한 지시를 내릴 수 있습니다. 또는 특정 특정 정보만 필요할 수도 있습니다. 원하는 내용 말하기

원하는 것과 원하지 않는 것에 대한 피드백을 받으세요. 다음은 잘못된 요청의 예입니다. 너무 모호합니다. 솔직히 저는 요청을 효과적으로 보내는 방법에 너무 익숙해져서 나쁜 요청을 떠올리는 것이 조금 어렵습니다. 여기서는 만들어야 하는 열을 지정했고, 이를 통해 테이블을 만들도록 유도했습니다. 이 두 번째 예시를 보세요. 매우 명확합니다. 여기 데이터가 있습니다. 테이블로 정리합니다. "수업 수준", "이름", "전공" 열만 있으면 됩니다. "수업 수준"을 기준으로 정렬합니다. 그런 다음 마지막에 칼의 전공이 무엇인지 알려주세요. 그러면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

레벨 4 - 예시 예제

레벨 4에서는 예제가 제공됩니다.

이것은 약간 더 발전된 첫 번째 힌트 기법입니다. "더 적은 샘플로 학습"에 대해 들어본 적이 있다면 이것이 바로 그 의미입니다. 기본적으로 ChatGPT에 몇 가지 샘플 입력과 몇 가지 샘플 출력을 제공하게 됩니다.

예를 들어 보겠습니다. 여기서는 "이 LinkedIn 페이지의 텍스트에서 정보 추출"이라고 제가 원하는 것을 직접 설명하겠습니다.

예를 들어 제 CEO의 LinkedIn 페이지를 사용하겠습니다. 그런 다음 원하는 형식의 샘플 출력을 제공하겠습니다. 마지막으로 LinkedIn 페이지에서 콘텐츠를 복사하여 붙여넣습니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 특정 요구 사항 없이 예제만 제공했는데도 제가 원하는 형식으로 완벽하게 응답했습니다. 자세히 보면 마케팅 분야에서 잠시 일했던 제 마지막 직장이 빠진 것을 알 수 있습니다.

정보를 누락하지 않도록 하기 위한 몇 가지 기술이 있는데, 가장 쉬운 방법 중 하나는 5단계인 자기 성찰입니다.

레벨 5 - 자기 성찰

"ChatGPT, 무엇을 놓쳤나요?" 이 방법은 사실이라고 하기에는 너무 간단합니다. 빅 언어 모델은 생성보다 평가에 더 뛰어납니다. 따라서 이 질문을 하는 것은 실제로 ChatGPT를 활용하고 있는 것입니다.

레벨 6 - 시스템 팁 및 맞춤형 지침

레벨 6, 정밀 제어 시스템 팁.

이것은 매우 중요한 포인트입니다. 시스템 프롬프트에 관한 동영상을 제작하고 있기 때문에 너무 깊이 들어가지는 않겠습니다. 하지만 요점은 이것이 ChatGPT가 사용자가 기대하는 방식으로 응답하도록 안내하는 특별한 지침이라는 것입니다. 저는 시스템 프롬프트를 다른 사람들과는 다르게 사용합니다. 아래 소개에 그 형식에 대한 링크를 남겨두겠습니다. 하지만 요점은 저에 대한 배경 정보와 제가 얻고자 하는 정보를 가능한 한 많이 ChatGPT에 제공하려고 노력한다는 것입니다. 저는 소프트웨어 엔지니어이고, 특정 프로그래밍 언어를 선호하며, 장황한 텍스트보다는 짧은 답변과 후속 질문을 받는 것을 선호한다는 등의 정보를 제공합니다. 따라서 이 단계를 반드시 포함하세요. 5분 밖에 걸리지 않으며 모든 응답을 개선할 수 있습니다.

레벨 7 - 성격 응용 프로그램

레벨 7, 캐릭터 세트 사용.

간단한 수수께끼가 있다고 가정해 보겠습니다." 거울 이미지로 '밀다'라는 단어가 쓰여진 유리문이 보입니다. 이 문을 밀어야 할까요, 당겨야 할까요?" 대부분의 사람들은 거울에 비친 단어이므로 문을 당겨야 한다고 직관적으로 생각할 것입니다. 하지만 ChatGPT는 자신 있게 정답을 알려줍니다. 실제로 ChatGPT에게 상담 중인 전문가의 역할을 흉내 내라고 말하는 것만으로도 만족스러운 답변을 얻을 수 있는 경우도 있습니다. 제가 검토한 일부 연구에 따르면 페르소나를 사용하는 것만으로도 빅 언어 모델의 답변 정확도가 6-20% 향상되며, "역할을 연기하라"고 지시하는 것만으로도 얼마나 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 놀랐습니다.

레벨 8 - 생각의 사슬

레벨 8, 생각의 연쇄. ChatGPT가 복잡한 문제를 처리하도록 하는 또 다른 방법은 사고 과정을 설명하도록 하는 것입니다. 저는 거의 모든 프롬프트에 이 방법을 사용하고 있으며 매우 효과적입니다. 이 방법에 대한 많은 연구가 있으며, 가장 간단하고 효과적인 방법 중 하나는 "단계별로 생각해 봅시다"라는 문구를 추가하는 것 같습니다. 저는 ChatGPT에 전체론적으로 생각하라고 지시하는 것도 더 나은 결과를 가져온다는 것을 알게 되었습니다.

레벨 9 - 빅 언어 모델이 자체 프롬프트를 작성하도록 하기

레벨 9에서는 큰 언어 모델에 자체 프롬프트 단어를 작성하게 합니다.

이 모든 팁을 배웠고 여전히 제 말을 듣고 있다면 이제 잊어버리셔도 됩니다. 실제로 큰 언어 모델은 스스로 단서를 찾아내는 데 있어 인간보다 더 뛰어난 능력을 발휘하기 때문입니다. 따라서 원하는 답변을 얻기 위해 ChatGPT가 단서 단어를 공식화하도록 하기만 하면 됩니다. 다음은 주어진 퍼즐에 대한 답을 얻기 위해 생성하는 매우 상세한 힌트 단어입니다. 힌트를 복사하여 새 채팅 창을 열고 붙여넣은 다음 퍼즐을 바꾸고 어떻게 작동하는지 확인해 보겠습니다. 훌륭한 추론을 통해 정답을 찾아냈어요.

레벨 10 - CO-STAR 프레임워크

레벨 10은 CO-STAR 프레임워크입니다. 이것이 제가 마지막으로 추천하는 프레임워크입니다.

큐 단어를 만드는 방법은 여러 가지가 있지만, 제 생각에 가장 좋은 방법은 싱가포르 GPT-4 큐 엔지니어링 대회에서 우승한 Sheila Teo가 사용한 프레임워크인 CO-STAR입니다. 작동 방식은 다음과 같습니다. CO-STAR의 각 글자는 큐의 특정 부분을 나타냅니다. 하나씩 살펴봅시다.

- "C"는 "컨텍스트"를 의미하며, 여기서 자신 또는 원하는 작업에 대한 관련 배경 정보를 제공할 수 있습니다.
- "O"는 "목표"를 의미하며, 여기서 ChatGPT가 수행하기를 원하는 작업에 대해 매우 명확한 지침을 제공해야 합니다. 이는 이미 레벨 3에서 배웠습니다.
- "S"는 "스타일"을 의미합니다. 이 섹션에서는 예를 들어 스눕독의 랩 스타일로 작성하거나 최고의 CEO처럼 작성하는 등 원하는 글쓰기 스타일을 ChatGPT에 알려주어야 합니다.
- "T"는 "톤"을 의미합니다. 어떤 톤으로 답변하고 싶으신가요? 유머러스한? 감정적? 위협적인 어조? 여러분에게 달려 있습니다.
- "A"는 "오디언스"를 의미하며, 즉 ChatGPT의 오디언스를 누구로 설정했는지를 나타냅니다. 예를 들어, 대상 고객이 5세 어린이인 경우와 세계적인 물리학자인 경우의 결과는 매우 다를 수 있습니다.
- 마지막 문자 "R"은 원하는 응답 유형인 "응답"을 의미합니다. 자세한 리서치 보고서가 필요한가요? 아니면 표가 필요한가요? JSON과 같은 복잡한 프로그래밍 형식이 필요한가요? 아니면 그냥 텍스트만 필요하신가요? 여기에서 모든 것을 찾을 수 있습니다.

예를 들어 보겠습니다. 다음은 새로운 플라잉 매직 카펫을 홍보하기 위한 Facebook 게시물의 예시입니다. 기본적인 필요, 기본적인 반응. 이 게시물은 번거롭고 스타일이 좋지 않으며 타겟 고객에게 어필하지 못할 것입니다. 그럼 CO-STAR 방법을 시도해 보겠습니다. 먼저 매직카펫 비즈니스의 배경을 설명했습니다. 그런 다음 사람들의 구매를 유도할 수 있는 Facebook 게시물을 작성한다는 목표를 설정했습니다. 저는 기본적으로 성공한 기업들이 사용하는 방식을 모방하여 필요한 스타일을 설정했습니다. 저는 우아하고 설득력 있는 어조를 원했습니다. 타겟 고객은 30대로 설정했습니다. 마지막으로 답변의 형식을 지정했습니다. 네 문장으로, 해시태그는 없지만 이모티콘을 몇 개 포함해야 했습니다. 와, 훨씬 낫네요.

기본적으로 CO-STAR의 가이드라인에 따라 ChatGPT에 제공해야 하는 모든 정보를 처리하여 질문에 정확하게 답변할 수 있습니다.

여기까지입니다. 앞으로 AI를 스마트하게 사용하는 방법에 대한 동영상을 더 많이 포스팅할 예정입니다. 이 영상이 마음에 드셨다면 다음 영상도 기대해 주세요.