ChatGPT는 우리가 기계와 소통하는 방식을 혁신적으로 변화시킨 강력한 도구입니다. 자연어 처리(NLP)를 사용하여 사람의 질문을 이해하고 응답하는 인공 지능 기반 챗봇입니다. ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 최첨단 딥 러닝 모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 기사에서는 ChatGPT에서 사용되는 다양한 프롬프트 엔지니어링 기술과 이를 활용하여 성능을 개선하는 방법을 살펴봅니다.

프롬프트 엔지니어링은 기계 학습 모델에서 원하는 응답을 이끌어내는 프롬프트를 설계하는 프로세스입니다. ChatGPT의 경우 프롬프트는 사용자가 챗봇에 입력하는 메시지 또는 질문입니다. 프롬프트의 품질은 ChatGPT 응답의 정확성과 관련성을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 다음은 ChatGPT에서 사용되는 몇 가지 신속한 엔지니어링 기술입니다.

1. 상황별 프롬프트: 상황별 프롬프트는 ChatGPT에 추가 컨텍스트를 제공하여 사용자의 의도를 더 잘 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어 사용자가 "오늘 날씨가 어때?"라고 물으면 ChatGPT는 "어느 도시에 계세요?"와 같은 상황별 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 또는 "당신은 하루 중 몇 시에 대해 묻고 있습니까?" 보다 정확한 답변을 드리기 위해.

2. 멀티턴 프롬프트: 멀티턴 프롬프트는 ChatGPT가 여러 턴에 걸쳐 사용자와 대화에 참여할 수 있도록 설계되었습니다. 이 기술에는 후속 질문을 예상하고 사전에 관련 정보를 제공하는 프롬프트를 설계하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 사용자가 "프랑스의 수도는 무엇입니까?"라고 묻는 경우 ChatGPT는 "파리는 프랑스의 수도입니다. 파리에 대해 더 알고 싶나요?”

3. 지식 기반 프롬프트: 지식 기반 프롬프트는 Wikipedia 또는 Google과 같은 외부 지식 소스를 활용하여 정확하고 관련성 있는 응답을 제공하도록 설계되었습니다. 이 기술에는 이러한 소스에서 관련 정보를 추출하여 간결하고 이해하기 쉬운 방식으로 사용자에게 제공하는 프롬프트 디자인이 포함됩니다.

4. 맞춤형 프롬프트: 맞춤형 프롬프트는 ChatGPT의 응답을 사용자의 선호도와 관심사에 맞게 조정하도록 설계되었습니다. 이 기술에는 사용자의 ChatGPT와의 과거 상호 작용을 고려하여 프롬프트를 설계하고 이 정보를 사용하여 보다 개인화된 응답을 제공하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 사용자가 이전에 해당 지역의 채식 식당에 대해 질문한 경우 ChatGPT는 "최근 귀하의 지역에서 문을 연 새로운 채식 식당이 있습니다."와 같은 개인화된 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

결론적으로 신속한 엔지니어링은 ChatGPT 성능의 중요한 측면입니다. 상황별 프롬프트, 다중 회전 프롬프트, 지식 기반 프롬프트 및 개인화된 프롬프트와 같은 기술을 사용하여 ChatGPT는 사용자의 쿼리에 정확하고 적절한 응답을 제공할 수 있습니다. NLP 분야가 계속 발전함에 따라 ChatGPT의 기능을 더욱 향상시킬 고급 프롬프트 엔지니어링 기술이 개발되는 것을 기대할 수 있습니다.

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• 출처: 플라톤 데이터 인텔리전스.

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• 출처: https://platodata.network/platowire/understanding-chatgpt-a-guide-to-prompt-engineering-techniques-insights-from-kdnuggets/