3%가 챗GPT를 활용하는 방법(1)

🚨오직 3% 사람들만이 챗GPT를 최대한 활용하고 있습니다.🚨

 

사실 이 문장은 다소 과장된 느낌이 있지만 어느 정도 맞는 말이기도 합니다.

 

생각보다 우리가 처음 챗GPT를 사용할 때에 어떤 질문으로 시작해야할지 모르는 경우가 많기 때문입니다. 또 사용하더라도 단순한 질문에 그치며 기대에 못미치는 결과에 실망하고는 사용을 그만 두는 경우도 수두룩 하죠.

 

 

오늘은 챗 GPT를 조금 더 잘 활용할 수 있는 방법을 공유해볼까 합니다.

 

우선 빈화면에서 벗어나 질문을 던져봅시다! 그냥 아래처럼 GPT에게 솔직하게 내가 무엇을 하고 싶은데 어떻게 활용해야할지 모르겠다고 물어보세요. 

 

내 상황(맥락)을 제시하는 것입니다. 내가 누구이고, 어떤 일을 하고 싶은지, 직면한 문제 상황이 무엇인지 등등의 맥락을 통해 AI가 이해하고 답변을 하게 되는 것입니다. 더 많은 토큰을 추가해서 답변하기 때문에 가능한 것입니다.

 

우리가 실제 상황에서도 업무를 지시할 경우 불분명하게 전달하는 것보다 명확하고 구체적으로 지시함으로써 더 좋은, 명확한 결과로 이어지는 것과 같습니다.

1) CO-STAR Framework

맥락 외에도 추가함으로써 더 좋은 결과를 얻을 수 있는 내용들이 있습니다. 아래 여섯 가지 요소를 추가하여 프롬프트를 작성한다면 더 좋은 답변을 얻을 수 있습니다.

CO-STAR framewor-출처: https://towardsdatascience.com/how-i-won-singapores-gpt-4-prompt-engineering-competition-34c195a93d41

 

 

맥락, 목표, 장문, 스타일, 응답의 톤, 응답의 대상, 응답의 형식입니다.

CO-STAR 프레임워크를 기반으로 챗GPT에게 정보를 제공하면, LLM이 더 정확하고 효율적으로 목적에 부합하는 결과를 생성할 수 있습니다. 아래와 같은 구체적인 장점을 얻을 수 있습니다

 

1. 맥락(Context) 제공의 장점

• LLM은 주제에 대한 배경을 알고 관련성 높은 정보와 제안을 제공할 수 있음.
• 예시: 고객 데이터를 분석해야 한다는 맥락을 제시하면, LLM은 분석 기법이나 보고서 형식과 같은 구체적인 내용을 추천할 수 있음.

2. 목표(Goal) 설정의 장점

• 명확한 목표는 LLM이 작업의 초점을 잃지 않게 도와줌.
• 예시: "데이터 분석 보고서 작성"을 목표로 설정하면, LLM은 요약, 시각화 추천, 또는 구체적인 분석 결과 작성에 집중함.

3. 스타일(Style) 지정의 장점

• 특정 직업이나 유명인의 글쓰기 스타일로 조정하면 필요한 문체를 구현 가능.
• 예시: "CEO와 대화하는 것처럼 전문적이고 간결한 스타일"을 지정하면, 결과물이 정확히 그 요구를 반영함.

4. 톤(Tone) 설정의 장점

• 응답의 감정적 어조를 설정해 결과를 상황에 맞게 조정 가능.
• 예시: 공감적 톤을 요청하면, 고객 불만을 처리하는 답변이 더 부드럽고 이해를 구하는 표현으로 조정됨.

5. 청중(Audience) 지정의 장점

• 청중의 지식 수준과 관심사를 고려한 답변 제공이 가능.
• 예시: "초보 마케터 대상"으로 설정하면 전문 용어를 최소화하고, 쉬운 설명과 사례를 포함한 답변을 제공.

6. 응답(Response) 형식의 장점

• 원하는 출력 형식을 지정하면 후속 작업이 쉬워지고 정확도가 향상됨.
• 예시: "JSON 형식으로 고객 통계 요약 제공"을 요청하면, 코드나 데이터 처리 작업에 바로 사용할 수 있는 출력 제공.

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2) 구분 기호 사용하기

구분 기호는 LLM이 프롬프트의 어느 부분을 단일 의미 단위로 간주해야 하는지 구별하는 데 도움이 되는 특수 토큰입니다. 전체 프롬프트가 하나의 긴 토큰 문자열로 LLM에 도착하기 때문에 이는 중요합니다. 구분 기호는 프롬프트의 특정 부분이 다르게 처리되어야 함을 지정하여 이 토큰 시퀀스에 구조를 제공합니다.

다만 간단한 작업에 대한 LLM 답변의 품질에 영향을 미치지 않을 수 있습니다. 하지만 복잡한 작업을 수행할 때 섹션 구분 기호 사용한다면  LLM의 응답에 미치는 영향이 더 커집니다.

특수 문자로 구분 기호
구분 기호는 일반적으로 함께 표시되지 않는 일련의 특수 문자일 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

- ###
- ===
- >>>

 

왜 특수문자(###, ===, >>>)를 사용하는가?

1. 시각적 명확성
   • 이런 특수문자는 쉽게 눈에 띄어 섹션 간 구분을 직관적으로 파악할 수 있습니다.
2. 혼동 최소화
   • ###, ===, >>> 같은 조합은 자연어에서 흔히 사용되지 않으므로, 입력과 구분자가 뒤섞일 가능성이 적습니다.
3. 유연성
   • 어떤 조합도 사용할 수 있으며, 특정 작업에 맞게 구분자를 설정할 수 있습니다.

 

구분 기호를 사용한다면 얻을 수 있는 장점

1. 입력 구조화
   • 입력을 명확히 구분함으로써 LLM이 각 부분의 의미를 더 정확히 이해할 수 있습니다.
2. 맥락 이해 향상
   • 복잡한 작업에서는 구분자를 사용하여 맥락을 명확히 나누면, LLM이 섹션별로 더 관련성 높은 응답을 제공합니다.
3. 오류 감소
   • 복잡한 입력일수록, 명확한 구분이 있으면 LLM이 혼동할 가능성이 줄어듭니다.

 

어떠신가요? 이제 챗GPT를 활용해 여러분의 일상에 효율성을 높여보시는 건 어떨까요? 이미 누군가는 AI를 활용해 돈을 벌고 있다는 사실을 인지하셔야 합니다. AI의 등장으로 인해 혼란스러운 상황에서 기회를 잡을 수 있는 사람이 되어봅시다!