ChatGpt로 유튜브 요약한 과정
요즘 정말 많이 하는 생각 중 하나는 ChatGpt를 어떻게 잘 사용할 수 있느냐에 대한 것이다.
유튜브에서 아래 영상을 보았는데 정말 유익했다.
평소 GPT를 사용할 때 내가 실제 사용하던 방식과 노하우가 겹치는 부분이 있어서 반가웠고 궁금했던 부분이나 깊이 있는 이론적인 내용에 유익한 팁까지 다루고 있어 좋았다.
무엇보다 무료 영상으로 보기에는 퀄리티가 정말 높다고 생각했다.
간간히 메모를 하면서 보다가 그냥 GPT를 이용해서 요약본을 남겨두어야 겠다고 생각하게 되었다.
그래서 아래와 같이 GPT를 불렀다.
이와 같은 질문에 대해 받은 첫 번째 답변이다.
교육적 요약: 프롬프트 엔지니어링이란? 생성형 AI에게 최적의 답을 얻는 노하우 대방출! [안될과학X삼성SDS 2탄] by Video Summarizer AI:
이 비디오는 프롬프트 엔지니어링과 생성형 AI에 관한 내용을 다루고 있습니다. 삼성 SDS의 강영준 전문가는 프롬프트 엔지니어링이란, 어떻게 하면 언어 모델(LLM)에게 최적의 답변을 얻을 수 있을지에 대한 기술이라고 설명합니다.
- 프롬프트 엔지니어링의 중요성: LLM이 좋은 대답을 할 수 있도록 정확한 질문을 하는 방법입니다. 이는 비용이 많이 드는 모델 재학습이나 파인 튜닝 없이 효과적인 결과를 얻을 수 있는 방법입니다.
- 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 특성: LLM은 많은 데이터를 학습하여 다양한 질문에 답할 수 있습니다. 강영준은 이런 모델들이 어떻게 많은 정보를 처리하고, 사용자의 명령을 따르는지 설명합니다.
- LLM의 한계와 극복 방안:
- 데이터의 부족: LLM은 최신 데이터를 항상 포함하지 않아 정보가 구형일 수 있습니다.
- 할루시네이션(잘못된 정보 생성): LLM은 때때로 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다.
- 근거 자료의 부족: LLM은 자신이 제공하는 정보의 출처를 명시하지 않습니다.
- 실제 업무 활용 사례: 강영준은 실제 업무에서 LLM을 활용하는 여러 사례를 소개합니다. 예를 들어, 챗봇이 고객 질문에 대해 기존 답변을 검색하여 제공하는 방식입니다.
- 프롬프트 엔지니어링 실제 예시: 강영준은 프롬프트 엔지니어링을 통해 어떻게 특정 문제를 해결할 수 있는지 구체적인 예시를 제공합니다. 이를 통해, LLM의 답변을 개선하고 사용자의 의도에 더 부합하는 결과를 얻을 수 있음을 보여줍니다.
이 비디오는 프롬프트 엔지니어링과 생성형 AI의 기술적인 내용을 자세히 설명하고, 실제 업무에서 이를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 유용한 정보를 제공합니다. 비디오는 이러한 복잡한 주제를 쉽게 이해할 수 있도록 잘 구성되어 있으며, 삼성 SDS의 전문가의 설명은 주제에 대한 깊이와 전문성을 더합니다.
이 비디오의 분석은 00:00:00부터 00:33:19까지의 내용을 기반으로 합니다.
예시 질문:
- 프롬프트 엔지니어링이란 무엇이며, 어떻게 사용하면 좋을까요?
- LLM의 주요 특성과 한계점은 무엇인가요?
- 실제 업무에서 LLM을 활용하는 사례로 어떤 것들이 있나요?
중요한 내용이 빠져 있어서 몇 번 더 질문을 던져서 보강했다.
평소 이와 같이 질문을 하고 답변을 받으면 그 답변을 다시 주고 거기에 보강을 하라는 식으로 다시 지시를 해서 더 풍성한 답변을 얻어내곤 하는데, 이것이 영상에서 제시하는 RAG 방식이 아닐까 싶다.
여기까지 하던 도중, 더 디테일한 부분을 묻자 잘 답변을 못해서 방법을 바꿨다.
google에서 transcript를 얻는 사이트를 검색해서 먼저 한국어 스크립트를 얻었다. youtube transcript 치니깐 바로 나왔다.
그런 뒤 해당 스크립트를 갖고 gpt에게 생성하도록 요구했다.
그랬더니 이제 디테일한 내용까지도 요약해주었다 !
비디오에서 강영준 전문가가 언급한 '인-컨텍스트 러닝'의 구체적인 예시를 추가합니다:
- In-Context Learning의 구체적 예시
- 리처드 파인만의 예시: 강영준은 리처드 파인만이라는 인물을 예로 들어, LLM이 파인만의 배경과 물리학 지식을 바탕으로 사용자와의 대화를 이해하고 적절한 답변을 제공하는 예시를 소개했습니다.
- 연예인 사진 예시: 강영준은 연예인 사진을 보여주며 "이 사람 예쁘냐?"라고 묻는 상황을 예로 들어, LLM이 상황의 맥락을 이해하고 관계에 부정적 영향을 끼칠 수 있는 직접적인 평가를 피하는 방식으로 답변하는 것을 설명했습니다.
- 홍길동 밥 먹은 시간 예시: 홍길동이 밥을 먹은 시간에 대해 물었을 때, LLM이 제공된 텍스트에서 밥에 대한 직접적인 언급이 없음에도 불구하고, 문맥을 분석해 정확한 식사 시간을 파악하고 답변하는 예시를 들었습니다.
영상에서 다룬 내용 중에 중요한 부분 중 하나는 프롬프트 엔지니어링 tip 부분이었다.
그 내용이 또 빠져 있어서 추가하려고 todo를 추가하고 명령을 내렸다.
다음과 같은 답변을 받았다.
- 지시 문장과 참고 문장 구분하기: 지시 문장과 참고 문장을 분명하게 구분해야 합니다. 기호를 사용하여 두 부분을 명확히 나누는 것이 중요하며, 지시 문장은 명령의 순서에 유의하여 작성해야 합니다.
- 예시를 통한 설명: 복잡하거나 어려운 개념은 예시를 들어 설명하는 것이 좋습니다. 예시는 LLM이 주제를 이해하는 데 도움을 주고, 사용자의 요구에 보다 정확하게 응답할 수 있게 합니다.
- 질문의 정확성과 충분성 확인하기: LLM이 충분한 정보를 가지고 있지 않은 경우, 추가적인 질문을 통해 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 더 정확하고 유용한 답변을 얻을 수 있습니다.
- 논리적 사고가 필요한 경우 단계별 지시 제공: 복잡한 문제나 논리적 추론이 필요한 경우, 단계별 지시를 통해 LLM이 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이는 LLM의 논리적 추론 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
충분히 괜찮은 답변이었지만 좀 더 보강을 하고 싶었다.
간단하게 todo를 각 항목 밑에 달아서 한 번 더 요청을 보냈고 예시가 추가된 답변을 얻었다. 정확도가 조금 떨어졌는데 보다 구체적으로 하나씩 지시를 하면 더 완벽하게 얻을 수 있을 것이다.
- 지시 문장과 참고 문장 구분하기: 지시 문장과 참고 문장을 구분하는 것은 명확한 의사 전달을 위해 필수적입니다. 예를 들어,
#기호를 사용하여 지시 문장을 구분하고, 해당 지시 문장이 참고 문장보다 먼저 오도록 구성하는 것이 좋습니다. - 예시를 통한 설명: 복잡한 개념을 설명할 때는 구체적인 예시를 사용하는 것이 효과적입니다. 예를 들어, "이 사람이 좋아하는 색깔을 묘사해줘"라고 요청할 때, "이 사람은 파란색과 녹색을 좋아해"라고 답하는 방식을 예로 들 수 있습니다.
- 질문의 정확성과 충분성 확인하기: LLM에게 충분한 정보를 제공하지 않았을 경우, 추가적인 질문을 통해 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, "이 영화에 대한 상세한 줄거리를 설명해 줘"라고 요청하면, LLM이 영화의 제목, 장르 등 추가적인 정보를 요청할 수 있습니다.
- 논리적 사고가 필요한 경우 단계별 지시 제공: 복잡한 문제를 해결할 때는 단계별로 지시를 구체화하는 것이 중요합니다. 예를 들어, "수학 문제를 풀 때, 각 단계별로 해설을 추가해줘"라고 요청하여 LLM이 단계별로 문제를 분석하고 해결하는 방식을 적용할 수 있습니다.
마지막으로 지금까지 얻은 내용들을 잘 구성된 형식으로 바꿔달라고 요청한다.
개인적으로 이렇게 조금 결이 다른 명령의 경우 프롬프트를 새로 열어서 초기화된 상태에서 새롭게 명령을 하는 편이다. 경험적으로 그랬을 때 좀 더 적중률이 높았다. 또, 이렇게 긴 내용을 요약하다 보면 분명 내용 유실이 되기 마련이라서, 그 부분도 주의사항으로 추가해주었고 조금씩 쪼개서 작업할 수 있게 하였다.
그리고 만드는 김에 본 글의 썸네일도 만들어달라고 했다.
최종 결과물
- 유튜브 요약본: 프롬프트 엔지니어링이란? 생성형 AI에게 최적의 답을 얻는 노하우 대방출! [안될과학X삼성SDS 2탄]
프롬프트 엔지니어링과 생성형 AI
이 비디오는 프롬프트 엔지니어링과 생성형 AI에 관한 내용을 다루고 있습니다. 삼성 SDS의 강영준 전문가는 프롬프트 엔지니어링이란, 어떻게 하면 언어 모델(LLM)에게 최적의 답변을 얻을 수 있을지에 대한 기술이라고 설명합니다.
1. 프롬프트 엔지니어링의 중요성
LLM이 좋은 대답을 할 수 있도록 정확한 질문을 하는 방법입니다. 이는 비용이 많이 드는 모델 재학습이나 파인 튜닝 없이 효과적인 결과를 얻을 수 있는 방법입니다.
2. 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 특성
LLM은 많은 데이터를 학습하여 다양한 질문에 답할 수 있습니다. 강영준은 이런 모델들이 어떻게 많은 정보를 처리하고, 사용자의 명령을 따르는지 설명합니다.
3. 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 이머전트 능력
- Instruction Following: 명령어에 따라 행동하는 능력. 예를 들어, 사용자가 특정 정보를 요청하면 해당 정보를 제공하는 기능.
- In-Context Learning의 구체적 예시
- 리처드 파인만 예시: 강영준은 리처드 파인만이라는 인물을 예로 들어, LLM이 파인만의 배경과 물리학 지식을 바탕으로 사용자와의 대화를 이해하고 적절한 답변을 제공하는 예시를 소개했습니다.
- 연예인 사진 예시: 강영준은 연예인 사진을 보여주며 "이 사람 예쁘냐?"라고 묻는 상황을 예로 들어, LLM이 상황의 맥락을 이해하고 관계에 부정적 영향을 끼칠 수 있는 직접적인 평가를 피하는 방식으로 답변하는 것을 설명했습니다.
- 홍길동 밥 먹은 시간 예시: 홍길동이 밥을 먹은 시간에 대해 물었을 때, LLM이 제공된 텍스트에서 밥에 대한 직접적인 언급이 없음에도 불구하고, 문맥을 분석해 정확한 식사 시간을 파악하고 답변하는 예시를 들었습니다.
- Step-By-Step Reasoning: 복잡한 문제를 단계별로 나누어 해결하는 능력. LLM은 단순한 논리적 추론에 취약하지만, 문제를 단계별로 나누어 해결하도록 지시하면 더 나은 결과를 도출.
4. LLM의 한계와 극복 방안
- 데이터의 부족: LLM은 최신 데이터를 항상 포함하지 않아 정보가 구형일 수 있습니다.
- 할루시네이션(잘못된 정보 생성): LLM은 때때로 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다.
- 근거 자료의 부족: LLM은 자신이 제공하는 정보의 출처를 명시하지 않습니다.
5. 프롬프트를 잘 활용하기 위한 팁
- 지시 문장과 참고 문장 구분하기: 지시 문장과 참고 문장을 구분하는 것은 명확한 의사 전달을 위해 필수적입니다. 예를 들어,
#기호를 사용하여 지시 문장을 구분하고, 해당 지시 문장이 참고 문장보다 먼저 오도록 구성하는 것이 좋습니다. - 예시를 통한 설명: 복잡한 개념을 설명할 때는 구체적인 예시를 사용하는 것이 효과적입니다. 예를 들어, "이 사람이 좋아하는 색깔을 묘사해줘"라고 요청할 때, "이 사람은 파란색과 녹색을 좋아해"라고 답하는 방식을 예로 들 수 있습니다.
- 질문의 정확성과 충분성 확인하기: LLM에게 충분한 정보를 제공하지 않았을 경우, 추가적인 질문을 통해 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, "이 영화에 대한 상세한 줄거리를 설명해 줘"라고 요청하면, LLM이 영화의 제목, 장르 등 추가적인 정보를 요청할 수 있습니다.
- 논리적 사고가 필요한 경우 단계별 지시 제공: 복잡한 문제를 해결할 때는 단계별로 지시를 구체화하는 것이 중요합니다. 예를 들어, "수학 문제를 풀 때, 각 단계별로 해설을 추가해줘"라고 요청하여 LLM이 단계별로 문제를 분석하고 해결하는 방식을 적용할 수 있습니다.
6. 실제 업무 활용 사례
강영준은 실제 업무에서 LLM을 활용하는 여러 사례를 소개합니다. 예를 들어, 챗봇이 고객 질문에 대해 기존 답변을 검색하여 제공하는 방식입니다.
7. 프롬프트 엔지니어링 실제 예시
강영준은 프롬프트 엔지니어링을 통해 어떻게 특정 문제를 해결할 수 있는지 구체적인 예시를 제공합니다. 이를 통해, LLM의 답변을 개선하고 사용자의 의도에 더 부합하는 결과를 얻을 수 있음을 보여줍니다.
'Lecture' 카테고리의 다른 글
| 대용량 트래픽을 대비한 Spring Webflux와 Reactive Redis를 이용한 접속자 대기열 시스템 (0) | 2023.10.22 |
|---|---|
| webflux 리액티브 프록그래밍에서 블록킹을 디버깅하는 도구 blockhound 간단 사용법 (1) | 2023.10.21 |
| Jmeter를 이용한 Spring MVC Vs. Webflux 성능 비교 (0) | 2023.10.21 |
| Spring webflux - R2DBC, Redis (0) | 2023.10.21 |
| 객체 필드 중복을 해결하는 다양한 방법들과 객체지향 패러다임을 이용한 순수 코드 방식의 해결법(feat. DDD의 Aggregate와의 연관성) (0) | 2023.07.22 |
