Open AI chat GPT 프롬프트 사용법. 질문 잘하는 방법.
세상은 눈이 돌아갈 정도로 빨리 변해가고 있습니다.
open AI사에서 chat GPT를 서비스한다고 발표했던게 엊그제 같고, 초창기에는 상당히 허술한 완성도에 아직 멀었구나라는 생각을 했었는데, 순식간에 비약적인 발전을 이룩했습니다.
기술의 발전 속도가 무서울 정도네요.
며칠 전 챗 지피티를 이용해서 사진을 지브리풍으로 바꾸는 작업이 7억회를 넘어섰다는 보도도 있었고, 딥시크도 출시되고, 제미나이, 클로바 x등 다양한 ai들이 서비스되고 있습니다.
세상의 변화를 미처 따라가지 못하는 것은 아닌가란 생각도 드네요.
쓸데없는 소리가 길어졌는데, 오늘 포스팅에서는 chat GPT란 무엇인지와 프롬프트 사용법에 대해 소개해보도록 하겠습니다.
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chat gpt
먼저 chat GPT의 개발배경과 역사에 대해 간단히 알아보도록 하겠습니다.
chat GPT의 경쟁자인 gemini에게 정리를 시켜봤습니다. ㅎ
ChatGPT는 OpenAI라는 인공지능 연구소에서 개발한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)입니다. 그 역사와 개발 배경을 간략하게 설명드리겠습니다.
개발 배경:
ChatGPT의 개발 배경에는 다음과 같은 주요 요인들이 작용했습니다.
- 자연어 처리(NLP) 분야의 발전: 오랫동안 인공지능 연구자들은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 컴퓨터 시스템을 만드는 데 관심을 가져왔습니다. 딥러닝 기술, 특히 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 등장과 발전은 자연어 처리 분야에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 트랜스포머는 문맥을 파악하고 장거리 의존성을 모델링하는 데 탁월한 성능을 보여주면서 대규모 언어 모델 개발의 핵심 기술로 자리 잡았습니다.
- 대규모 데이터셋의 가용성: 인터넷의 발달과 함께 방대한 양의 텍스트 데이터가 축적되었습니다. 이러한 대규모 데이터셋은 언어 모델이 인간의 언어 패턴을 학습하는 데 필수적인 자원이 되었습니다. OpenAI는 웹 텍스트, 책, 코드 등 다양한 데이터를 학습에 활용했습니다.
- 컴퓨팅 파워의 발전: 거대한 규모의 언어 모델을 학습시키기 위해서는 막대한 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 클라우드 컴퓨팅 기술과 고성능 GPU의 발전은 이러한 대규모 모델의 학습을 현실적으로 가능하게 만들었습니다.
- 이전 언어 모델의 한계 극복: 이전 세대의 언어 모델들은 문맥 이해 능력, 일관성 유지, 창의적인 텍스트 생성 등에서 한계를 보였습니다. ChatGPT는 이러한 한계를 극복하고 더욱 인간과 유사한 대화 능력을 갖춘 모델을 목표로 개발되었습니다.
역사:
ChatGPT는 다음과 같은 주요 단계를 거쳐 발전해 왔습니다.
- GPT 모델의 등장 (2018년): OpenAI는 2018년에 첫 번째 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델을 발표했습니다. 이 모델은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 개발되었으며, 당시 자연어 처리 분야에서 상당한 주목을 받았습니다.
- GPT-2 (2019년): GPT의 후속 모델인 GPT-2는 훨씬 더 많은 파라미터(모델의 학습 가능한 변수)를 가지고 있어 더욱 강력한 텍스트 생성 능력을 보여주었습니다. 당시 OpenAI는 GPT-2의 잠재적인 악용 가능성을 우려하여 전체 모델을 공개하지 않고 일부만을 공개하기도 했습니다.
- GPT-3 (2020년): GPT-3는 이전 모델보다 훨씬 더 거대한 규모(약 1750억 개의 파라미터)를 자랑하며, 텍스트 생성, 번역, 질문 답변 등 다양한 자연어 처리 task에서 뛰어난 성능을 입증했습니다. GPT-3는 API 형태로 공개되어 다양한 애플리케이션 개발에 활용되었습니다.
- InstructGPT (2022년): InstructGPT는 GPT-3를 파인튜닝하여 사용자의 지시(instruction)를 더 잘 따르도록 개선된 모델입니다. 인간 피드백을 활용한 강화 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) 기법을 통해 모델의 답변 품질과 안전성을 높였습니다. ChatGPT의 기반이 되는 중요한 모델입니다.
- ChatGPT (2022년): InstructGPT를 기반으로 개발된 대화형 인공지능 서비스입니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 자연스러운 대화가 가능하며, 다양한 주제에 대한 답변, 텍스트 생성, 코드 작성 등 폭넓은 활용 가능성을 보여주면서 전 세계적으로 큰 주목을 받았습니다.
- GPT-4 (2023년): ChatGPT의 후속 모델인 GPT-4는 더욱 향상된 추론 능력, 창의성, 그리고 멀티모달(텍스트뿐만 아니라 이미지 등 다양한 형태의 정보를 처리할 수 있는 능력) 기능을 갖추고 있습니다.
이처럼 ChatGPT는 자연어 처리 기술의 발전, 대규모 데이터와 컴퓨팅 자원의 가용성, 그리고 이전 모델들의 한계를 극복하고자 하는 노력의 결실로 탄생하고 발전해 왔습니다. OpenAI는 지속적인 연구 개발을 통해 더욱 강력하고 안전한 인공지능 모델을 만들어나가고 있습니다.
위의 링크로 가시면 chat GPT 이용이 가능합니다. 구글 계정으로도 사용이 가능하므로, 어플 설치 전 사용해 보시는 것도 좋을 듯 하네요.
chat gpt 프롬프트 사용법. 질문 잘 하는 방법.
제미나이, 쳇 지피티, 딥 시크, clova x 등 생성형 ai에게 질문할 때 사용하는 녀석을 프롬프트라고 하는데요.
프롬프트란 무엇인지 어떻게 질문해야 하는지에 대해 간단하게 알아보도록 하겠습니다.
ai는 어떤 녀석을 사용하느냐도 중요하지만, 어떻게 질문하는지가 더 중요합니다.
chat GPT에게 프롬프트란 무엇인지, 어떻게 질문해야 하는지에 대해 물어봤습니다.
생성형 AI에서 **프롬프트(prompt)**는 핵심적인 개념인데요, 쉽게 말하면 **AI에게 주는 “지시문” 또는 “질문”**이라고 보면 됩니다. 어떤 결과물을 원하는지 알려주는 입력값이죠.
✅ 프롬프트란?
프롬프트(Prompt)는 AI에게 원하는 정보, 작업, 형식을 알려주는 입력 문장 또는 질문입니다. 생성형 AI는 이 프롬프트를 읽고 그에 맞는 텍스트, 이미지, 코드, 요약, 번역 등 다양한 출력을 생성합니다.
예시로 보면 쉽게 이해할 수 있어요:
| 프롬프트 | 생성 결과 |
|---|---|
| “사과에 대한 짧은 시를 써줘” | 사과를 주제로 한 짧은 시 |
| “이메일을 정중한 비즈니스 스타일로 고쳐줘” | 예의 바르고 격식 있는 이메일 문장 |
| “파스타 레시피 알려줘” | 파스타 만드는 방법 |
chat GPT 좋은 질문(프롬프트)을 만드는 방법
효과적인 결과를 얻기 위해서는 명확하고 구체적인 프롬프트가 중요합니다. 아래 팁들을 참고해보세요.
1. 명확하고 구체적으로 작성
- ❌ “글 써줘”
- ✅ “초등학생이 이해할 수 있도록, 봄의 특징을 설명하는 300자 내외의 글 써줘”
2. 형식이나 길이 지정하기
- ✅ “목차가 포함된 블로그 포스팅 초안을 써줘 (주제: 반려견 입양 가이드)”
3. 대상이나 스타일을 지정하기
- ✅ “중학생이 읽기 쉬운 설명으로 뉴턴의 운동 법칙을 알려줘”
- ✅ “유머러스한 톤으로 요약해줘”
4. 예시를 주면 더 정교한 결과 가능
- ✅ “아래 문장처럼 바꿔줘: 예시: ‘밥 먹었어?’ → ‘식사는 하셨어요?'”
5. 단계적으로 요청하기
한 번에 복잡한 요청을 하기보단, 다음처럼 나누는 게 좋습니다:
- 글 개요 작성 → 2. 각 항목 확장 → 3. 문체 교정
chat GPT 프롬프트 예시
- “영화 ‘인셉션’의 줄거리를 5문장으로 요약해줘”
- “블로그용으로, ‘삼재란 무엇인가?’를 설명하는 글을 써줘 (SEO 키워드 포함)”
- “20대가 공감할 수 있는 MBTI 관련 짧은 SNS 콘텐츠 문장 만들어줘”
요렇게 깔끔하게 정리를 해주네요.
좋은 대답을 얻기 위해서는 한 번에 모든 것을 요구하는 것 보다, 전체적인 질문을 던지고, 세부적으로 다듬어 나가는 과정을 거치는 것이 이 놈들이 사기를 치는 것을 방지할 수 있더군요.
ai는 상당히 요긴하지만, 은근히 진짜 같은 거짓말도 잘 하므로(할루시네이션이라고 하죠.) 항상 크로스체크를 해줘야 하는 것 같습니다.
다음 포스팅에서는 할루시네이션을 줄이는 방법에 대해 소개해보도록 하겠습니다.
