챗GPT를 잘 활용하기 위한 전략과 전술

오픈AI의 공식적인 프롬프트 엔지니어링 가이드

[ 매드타임스 최영호 기자] 챗GPT는 똑똑하면서도 멍청하다. 그런데 챗GPT의 똑똑함을 이끌어내는 것은 인간에게 달려있다고 해도 과언이 아니다. 즉, 제대로 활용하기 위해서는 제대로된 질문을 비롯한 제대로된 프롬프트 엔지니어링이 필요하다.

오픈AI는 GPT-4를 사용해서 챗GPT로 더 나은 결과를 얻기 위한 6가지 전략을 소개했다. 전략은 다음과 같다.

명확한 지침을 작성할 것. GPT는 당신의 마음을 읽을 수 없다. 출력이 너무 길면 간단한 답장을 요청한다. 출력물이 너무 단순하면 전문가 수준의 쓰기를 요청하고 형식이 마음에 들지 않으면 보고 싶은 형식을 보여준다. GPT가 사용자가 원하는 것을 추측해야 하는 횟수가 적을수록 원하는 항목을 얻을 가능성이 높아진다. 더 명확하게 작성하기 위한 전술에는 더 자세한 답변을 얻기 위해 사용하기, 모델에게 페르소나를 채택하도록 요청하기, GPT-4가 원하는 작업을 수행하기 위해 수행할 단계 지정하기, 예시 제공, 원하는 출력 길이 지정 등이 있다.
참조 텍스트를 제공할 것. GPT는 특히 난해한 주제나 인용 및 URL에 대한 질문을 받았을 때 가짜 답변을 만들어낼 수 있다. 따라서 GPT-4가 답변할 때 참조 텍스트를 사용하도록 지시하는 것이 도움이 된다. 오픈AI는 "노트 한 장이 학생이 시험을 더 잘 보는 데 도움이 되는 것과 마찬가지로, GPT에게 참조 텍스트를 제공하면 조작을 줄이면서 답안을 작성하는 데 도움이 될 수 있다."라고 설명했다.
복잡한 작업을 더 간단하고 작은 작업으로 나눌 것. 소프트웨어 엔지니어링에서 복잡한 시스템을 일련의 모듈식 구성 요소로 분해하는 것이 좋은 관행인 것처럼 GPT에 제출된 작업도 마찬가지이다. 복잡한 작업은 단순한 작업보다 오류율이 더 높은 경향이 있다. GPT-4가 의도 분류를 사용하여 가장 관련성이 높은 지침을 식별하도록 유도하거나, GPT-4와의 이전 대화를 요약하거나 필터링하거나, 긴 문서를 작은 조각으로 요약하는 등의 방법으로 이를 수행할 수 있다.
"생각할 시간" 주기. GPT는 답을 찾는 데 시간을 들이는 것보다 바로 답을 하려고 할 때 추론 오류를 더 많이 범한다. 대답하기 전에 일련의 추론을 요청하면 GPT가 보다 안정적으로 정답을 향해 추론하는 데 도움이 될 수 있다. 결론을 내리기 전에 모델 스스로 해결책을 찾도록 지시하거나, 내면의 독백이나 일련의 쿼리를 사용하여 모델의 추론 과정을 숨긴다. 또는 모델에게 이전 패스에서 놓친 것이 있는지 물어보는 방법이 있다.
외부 도구를 사용할 것. 오픈AI는 "다른 도구의 출력을 제공함으로써 GPT의 약점을 보완"할 것을 권장한다. 예를 들어 텍스트 검색 시스템을 사용하여 GPT-4가 문서에 대해 학습하도록 돕거나 코드 실행 엔진을 사용하여 수학과 코드를 수행하는 데 도움을 줄 수 있다. GPT가 아닌 도구를 사용하여 작업을 보다 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있는 경우 작업을 오프로드하여 두 가지 모두를 최대한 활용한다..
체계적으로 변경 사항을 테스트할 것. 오픈AI는 "프롬프트를 수정하면 일부 고립된 예제에서는 성능이 향상되지만 보다 대표적인 예제 집합에서는 전반적인 성능이 저하되는 경우가 있다."라고 경고한다. 따라서 성능을 개선하려면 정기적으로 테스트해야 한다.

마케팅 AI 인스티튜트의 설립자 겸 CEO인 폴 로처(Paul Roetzer)는 마케팅 AI 쇼 에피소드 50에서 "다른 도구로도 시도해 볼 만한 가치가 있다."라고 말한다. 오픈AI는 이 모든 것이 GPT-4용으로 설계되었다고 명시하고 있지만, 이 로직은 Bard나 Claude와 같은 도구를 사용할 때도 유용할 수 있다는 것이다.

또한 로처는 여러 번 프롬프트를 시도하는 것이 필수적이라고 강조한다. 첫 번째 프롬프트에서 잘못된 출력을 얻는다면 GPT-4의 잘못이 아니라 다른 접근 방식을 취하거나 더 자세한 정보를 제공해야 할 수도 있다. 그는 "마치 인턴에게 브리핑을 하는 것처럼 정확히 필요한 내용을 자세히 설명하는 것과 같다."라고 말한다.

마지막으로, 가장 중요한 것은 이것이 커리어를 발전시키는 데 필요한 핵심 기술이라고 생각하는 것이다. 로처는 "대규모 언어 모델은 모든 마케터의 업무와 모든 비즈니스에서 중요한 부분이 될 것이다."라고 강조했다.

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