[데보션] 11월 테크세미나 후기

Generative AI와 함께하는 프롬프트 마스터 클래스 리뷰

 

이번 11월 테크세미나는 프롬프트 작성 방법과 ChatGPT의 최신 업데이트 내용 및 활용 방법에 대해 알 수 있었던 세미나였습니다! 특히, GPTs를 활용하는 데모를 여러가지 준비해주셔서 어떻게 활용해야할지 정확하게 알 수 있었습니다! 세미나 제목 그대로 “마스터 클래스”였던 것 같습니다!

 

✅ 좋은 프롬프트 작성 요령은 아래와 같습니다.

1. introduction
2. 예시 넣어주기
3. 정답 Data set을 넣어줍니다. 이때, 무작정 많은 데이터는 정확한 답변 내지는 않으므로 적절한 사이즈의 데이터를 넣는 것이 중요합니다.

• 중요한 정보는 앞쪽 혹은 뒤쪽으로 배치하는 것이 더 좋습니다.

1. 결과물의 포맷을 알려줍니다.
2. 챗 형식으로 사용할 경우, 과거의 히스토리까지 전달하면 좋습니다.

이 중 “예시 넣어주기” 부분을 좀 더 자세히 정리해보자면 아래와 같습니다.

1. Zero Shot

'Zero shot' 기법은 예시 없이 질문만 제시합니다. 이 방법은 AI가 사전에 학습한 정보를 바탕으로 답변을 생성합니다. 여기서 사용할 수 있는 '매직 키워드'는 다음과 같습니다:

• "Let’s think step by step":
  • 이 키워드는 AI에게 문제 해결 과정을 단계별로 살펴보며 답변을 도출하도록 합니다.
• "Take a deep breath and work on this problem":
  • 'deep'이나 'mind'와 같은 단어를 사용하면 'Let’s think step by step'을 사용할 때보다 더 정교한 답변을 얻을 수 있습니다.
• GPT-4 이미지 인식에 대한 매직 키워드:
  • "당신은 개수를 세는 전문가이다. 한 줄씩 세어 정답이 맞는지 확인해라"와 같은 지시는 AI가 전문가의 역할을 이해하고 보다 정확한 답변을 생성하도록 돕습니다.

참고로, 채팅에서 어떤 분이 말씀하시길 잘못된 결과를 나타날 때 "바보야" "멍충아" 정도로 욕을 해주면 정신을 차리고 오류를 수정한다고 합니다!

1. One Shot

'One shot' 기법은 하나의 예시를 제공합니다. 이 예시는 AI에게 특정 문제를 해결하는 방법을 보여주며, 이를 바탕으로 관련 질문에 답변합니다.

1. Few Shot

'Few shot' 기법은 두 개 이상의 예시를 제공합니다. 이 방식은 AI에게 다양한 문맥과 해결 방법을 보여줌으로써 보다 정확한 답변을 유도합니다. 하지만, 너무 많은 예시는 오히려 혼란을 줄 수 있으므로, 예시를 제공할 때는 문제의 순차적인 해결 과정을 함께 제시하는 것이 중요합니다.

각 기법은 AI의 답변을 유도하는 데에 특화된 접근 방식을 제공합니다. 적절한 상황에서 적절한 기법을 선택하는 것이 중요합니다.

개인적으로 ‘예시를 많이 주면 줄수록 좋지 않나?’라는 생각으로 ChatGPT를 사용해왔는데 예시의 개수 별로 효과가 다르고 매직 키워드가 있다는 것을 알게 되었습니다.

✅  업무 생산성에 도움

또한, 업무 생산성에 도움을 주는 프롬프트 사용을 기획자, 디자이너, 개발자 각각에 맞게 다뤄주셨습니다!

그 중 개발자분들은 코드 자동 생성, 새로운 코드 아이디어 도출 등에서 활용할 수 있을 것입니다. 아래의 서비스를 이용하여 생산성을 높일 수 있습니다.

• GitHub Copilot X
  • 코드 작성
  • ai 채팅 및 터미널 인터페이스
  • PR 문구 생성
  • 맞춤형 문서 작성
  • 테스트 자동화
• IntelliJ AI Assistant
  • 채팅 interface기반 코드 작성을 도와줍니다.
• AWS Code Whisperer
  • AWS 연동 서비스를 구축할 때 함께 사용가능
• Cursor
  • IDE의 플러그인 형태로 기술 문서 학습 후 코드를 작성해줍니다.
  • 기술 문서 추가 → 기술 문서 기반으로 질문 → 기술문서 기반으로 코드 작성
• 자막 없는 유튜브 영상
  • 유튜브 영상 → 스크립트 추출(OpenAi Whisper) → 번역(kakao i, papago)

✅  GPTs

다음으로 따끈따끈한 GPTs에 대해서 다뤄주셨습니다.

GPTs는 비전문가들도 LLM의 고도화된 기능들을 다 활용할 수 있도록 하기 때문에 LLM을 끌어올렸다고 말해주셨습니다.

GPTs는 'GPT의 모든 기술들을 망라한 패키지'로 정의할 수 있습니다. 이는 챗GPT를 특정 목적에 맞게 커스터마이즈한 챗봇이라고 볼 수 있으며, 대화를 통해 생성 및 테스트가 가능한 플랫폼입니다. 사용자는 설정 탭에서 다양한 옵션을 조정할 수 있으며, 이 설정들은 GPTs의 작동 방식과 응답 스타일을 결정합니다. 설정에서는 이름, 설명, 동작 방식 등을 설정할 수 있으며, 영어로 작성하는 것이 권장됩니다.

주요 기능들:

1. Prompting:
   • 사용자가 입력하는 프롬프트에 기반하여 AI가 응답하는 기능.
2. Bing Browsing:
   • 인터넷 브라우징을 통해 정보를 검색하고 결과를 제공하는 기능.
3. RAG (Retrieval-Augmented Generation):
   • 외부 데이터베이스나 문서에서 정보를 검색하여 답변을 생성하는 기능.
4. DALL-E 이미지 생성:
   • 사용자의 요구에 따라 이미지를 생성하는 기능, 예를 들어 로고 생성 등.
5. GPT-4V 비전 인식:
   • 이미지를 인식하고 해석하는 기능.
6. CODE Interpreter:
   • 특정 작업을 수행하기 위해 코드를 작성하고 실행하는 기능.
7. Function Calling:
   • 외부 API로부터 결과를 가져오는 기능.
   • API 사용 방법, 응답 형식, 필요한 인증키 설정 등이 포함됨.

기능을 조합하여 사용한 예시 중 하나는 아래와 같습니다.

• Prompting + GPT-4V + CODE Interpreter 조합을 통해 이미지로부터 데이터를 추출하고 이를 분석하는 등의 복합 작업 수행이 가능합니다.

이러한 GPTs는 사용자가 자신의 목적과 필요에 맞게 AI 기능을 조정하고 확장할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이를 통해 다양한 분야에서 맞춤형 AI 솔루션을 개발하고 활용할 수 있습니다.

처음에는 GPTs들이 많이 공유가 되지만 지금은 아래의 이유로 주춤하다고 합니다.

1. Prompt Leak

• 사람들이 만들어놓은 GPTs 가 있으면 등록된 설정 정보를 손쉽게 얻을 수 있게 되어 문제가 됩니다.
• 방어 프롬프트를 추가하여 이를 1차 방어는 가능합니다.

1. File Download

• code interpreter를 비활성화하더라도 등록된 파일을 알려달라고 하면 업로드된 파일과 그 내용들을 알아낼 수 있습니다. 따라서, 업로드하려는 파일은 공개할 수 있는 파일로 사용하는 것이 안전합니다.

 

 

 

마지막 질의응답도 너무 잘해주셔서 영상 다시 보시면 좋을 것 같아요👍 앞으로 좋은 프롬프트를 발견하고 아카이빙해야겠다고 생각이 들었고 GPTs도 사용해봐야겠습니다! ㅎㅎ 이렇게 최신 내용들을 알기 쉽게 잘 설명해주셔서 알찬 시간이었던 것 같습니다! 유익한 세미나 준비해주신 연사님 감사합니다! 그리고 매월 좋은 세미나 준비해주신 데보션 감사합니다! 😀