많은 것을 알고 있는 AI의 경우 이 챗봇에서 필요한 답변을 얻는 것이 까다로울 수 있지만 Google 검색으로 돌아가기 전에 더 나은 답변을 얻기 위해 해결할 수 있는 몇 가지 문제가 있습니다.
프롬프트가 너무 짧습니다.
ChatGPT는 (개념적으로) 챗봇이므로 프롬프트가 짧고 대화식이어야 한다는 선입견이 있을 수 있습니다. 물론 잘못된 것은 없지만 ChatGPT가 원하는 응답을 제공하기에 충분한 정보를 제공하지 않을 수 있음을 고려하십시오.
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AI가 작업할 수 있는 더 넓은 그림을 그리면서 원하는 것이 무엇인지(긍정적인 프롬프트) 원하는지(부정적인 프롬프트) 자세히 설명하십시오. 필요하다고 생각하는 것보다 더 길고 자세한 프롬프트를 작성하는 편이 좋습니다.
당신은 구체적이지 않습니다
ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에는 상상할 수 없는 양의 지식과 데이터가 포함되어 있어 질문이 너무 광범위할 경우 실제로 원하는 결과를 제공하기가 매우 어렵습니다.
예를 들어 다음 프롬프트는 너무 모호해서 유용하지 않습니다.
- “역사에 대해 말해줘.”
- “과학에 대해 무엇을 말해 줄 수 있습니까?”
- “기술에 대해 이야기해 주세요.”
- “이야기를 들려주세요.”
- “성공을 위한 비결은 무엇입니까?”
- “미래에 대해 무엇을 말해 줄 수 있습니까?”
- “어떻게 하면 행복할 수 있을까요?”
- “어떤 책을 읽으면 좋은가요?”
- “인생을 어떻게 해야 합니까?”
- “어떻게 하면 생산성을 높일 수 있습니까?”
대신 다음과 같은 프롬프트를 사용합니다.
- “제2차 세계대전의 원인과 결과에 대해 말씀해 주십시오.”
- “재생 에너지원의 장점과 단점은 무엇입니까?”
- “인공 지능의 최신 발전과 사회에 미치는 잠재적 영향에 대해 설명해 주시겠습니까?”
- “숲에서 신비한 물체를 발견한 어린 소녀에 대한 이야기를 들려주세요.”
- “일과 개인 생활의 균형을 맞추기 위한 실용적인 시간 관리 전략은 무엇입니까?”
- “우주 탐사의 최신 발전은 무엇이며 미래의 발견을 위한 길을 어떻게 닦고 있습니까?”
- “정신 건강을 개선하기 위한 증거 기반 관행에는 어떤 것이 있습니까?”
- “실존주의와 인간의 조건에 대해 생각을 자극하는 책은 무엇입니까?”
- “내 개인적인 가치를 어떻게 결정하고 내 경력 목표와 일치시킬 수 있습니까?”
- “미루는 습관을 극복하고 목표에 계속 집중할 수 있는 실용적인 방법은 무엇입니까?”
팁: 이 두 가지 예시 세트는 ChatGPT에서 “사용자가 의도한 출력을 얻기에 충분히 구체적이지 않은 ChatGPT 프롬프트의 몇 가지 예시가 필요합니다.” 및 “각각에 대해 충분히 구체적인 더 나은 버전을 제공하십시오.”라는 프롬프트를 사용하여 제공되었습니다. 두려워하지 말고 ChatGPT를 사용하여 프롬프트를 만들거나 재사용할 수 있는 좋은 프롬프트의 예를 요청하세요.
구체적인 질문을 하면 훨씬 더 나은 답변을 얻을 수 있으며, 대부분의 경우 더 구체적일수록 더 나은 답변을 얻을 수 있습니다.
모호한 프롬프트
LLM이 놀라운 주된 이유 중 하나는 인간의 언어가 복잡하다는 것입니다. 불행하게도 이러한 복잡성은 프롬프트에 많은 모호성을 갖기 쉽다는 것을 의미하기도 합니다.
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모호한 프롬프트는 동일하게 유효한 여러 방식으로 해석될 수 있는 프롬프트입니다. 때때로 이것은 프롬프트의 논리나 문구에 문제가 있지만 대부분의 경우는 답변이 너무 많은 질문을 했기 때문에 ChatGPT가 실제로 찾고 있는 답변을 알기 어렵기 때문입니다.
예를 들어 “치킨을 가장 잘 요리하는 방법이 무엇입니까?”라고 묻는다면 ChatGPT는 무언가가 “최고”가 될 수 있는 다양한 방법과 씨름해야 합니다.
반면에 “내 건강을 위해 닭고기를 요리하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?”라고 묻는다면? 범위를 좁히고 “당뇨병이 있는 사람을 위해 닭고기를 요리하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?”라고 묻는다면 실제로 필요한 것에 초점을 맞추게 될 것입니다.
맥락 부족
모호한 프롬프트는 주로 컨텍스트 부족으로 인해 어려움을 겪지만 ChatGPT에 대한 거의 모든 유형의 프롬프트는 더 많은 컨텍스트를 추가하면 도움이 됩니다. ChatGPT는 상황별 단서에 매우 민감하므로 더 많은 정보를 제공할수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
실제로 글의 개요와 같은 것을 요청할 때 이것을 명확하게 볼 수 있습니다. 블로그 기사에 대한 개요를 요청하면 책이나 학술 기사에 대한 개요를 요청하는 것과 비교할 때 매우 다른 결과를 얻게 됩니다.
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ChatGPT에 텍스트를 YouTube 동영상용 스크립트로 변환하도록 요청하면 TV 쇼용 스크립트를 요청할 때 출력되는 것과 완전히 다릅니다.
이것들은 간단한 예이지만 ChatGPT는 미묘한 맥락상의 단서를 포착할 수 있으므로 소프트웨어에 당신이 하려는 것에 대한 단서를 제공하는 용어와 키워드로 당신이 원하는 것을 정교하고 설명하는 습관을 들이는 것이 좋습니다. 그것에서 얻을.
올바른 정보가 없습니다.
ChatGPT와 같은 LLM은 작업할 데이터가 많지만 알고 있거나 알 수 있는 것에는 분명한 한계가 있습니다. 2021년 9월의 ChatGPT(현재) 교육 데이터 제한 외에도 알 수 없는 몇 가지 사항이 있습니다.
특정 상황에 대해 알아야 할 사실을 알려주거나 사용하려는 소스에서 텍스트를 복사하여 붙여넣을 수도 있습니다. 이 새로운 지식은 저장하고 정보를 다시 소개하지 않는 한 향후 채팅에서 유지되지 않습니다.
경고: ChatGPT는 프롬프트를 생성하기 위해 사용자가 말하는 모든 것을 “믿습니다”. 따라서 피드에 제공하는 모든 정보가 목적에 맞는지 확인해야 합니다.
또한 ChatGPT는 꾸며내고, 비논리적이거나 잘못된 정보를 제공하고, 일반적으로 신뢰할 수 없는 출처처럼 행동할 수 있다는 점을 잊지 마세요!
앞뒤로 대화가 필요합니다
전체 채팅 기록을 기억하고 후속 프롬프트를 해석하기 위한 컨텍스트로 사용하는 ChatGPT의 기능은 가장 강력한 기능 중 하나입니다. 또한 응답에 따라 원하는 것을 반복할 수 있음을 의미합니다.
프롬프트에 대한 더 나은 응답을 얻기 위해 “Regenerate Response(응답 재생성)” 버튼을 누르는 대신 스레드에서 이미 발생한 내용을 기반으로 하는 새 프롬프트를 제공할 수 있습니다. 다음은 후속 프롬프트의 몇 가지 예입니다.
- “좋습니다. 하지만 좀 덜 격식 있게 해주세요.”
- “아니, 사실은 2인칭 스타일로 하고 싶다는 뜻이었어요.”
- “글머리 기호를 알파벳순으로 정렬/”
실제로 언어로 표현될 수 있는 거의 모든 방식으로 ChatGPT의 출력을 수정하고 변형할 수 있으므로 다른 사람과 공동 작업을 하는 것처럼 시간을 갖고 소프트웨어를 앞뒤로 오가며 필요한 만큼 정확하게 출력을 조정합니다.
