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챗GPT 환경을 개선하기 위해 Gemini 팁을 사용하는 방법

권현욱(엑셀러) 2024. 8. 1. 14:23
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얼마 전 구글은 개발자 회의(Google I/O)에서 Google Gemini를 사용하는 가장 좋은 방법과 메시지를 작성하는 방법을 알려주는 핸드북을 공유했습니다. 이러한 팁은 Google 자체 LLM에만 적용되는 것이 아니며 챗GPT를 비롯한 다른 LLM에도 적용할 수 있습니다. 구글이 작성한 팁을 챗GPT에 접목하는 방법을 소개합니다.

권현욱(엑셀러) | 아이엑셀러 닷컴 대표 · Microsoft MVP · 엑셀 솔루션 프로바이더 · 작가

이미지: 아이엑셀러 닷컴

 

※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.


  • 원문: How you can use Google's Gemini tips to improve your ChatGPT experience
  • URL: https://www.xda-developers.com/how-use-google-gemini-tips-chatgpt-experience/


챗GPT를 사용할 때 피해야 할 실수

 

무엇보다도 Gemini에서, 그리고 ChatGPT에서도 가장 큰 실수는 프롬프트 길이를 극단적으로 늘리는 것입니다. 필요한 내용을 장황하게 설명하는 것도 좋지만 여러 단락에 걸쳐 너무 복잡하게 프롬프트를 작성하는 것은 환각을 일으킬 수 있습니다. LLM은 창의적으로 답변하기 때문에 이러한 창의성을 억압하면 이상하거나 부정확한 결과가 나올 수 있습니다.

모호한 언어를 사용하지 않도록 주의해야 합니다. 필요한 내용을 구체적으로 표현하되, 문장을 해석할 여지가 없도록 간결한 문장을 사용하세요. 또한 사전 지식이 있다고 가정해서는 안 되며, 맥락이 필요한 질문을 하는 경우 언어 모델이 모르는 경우를 대비하여 해당 맥락을 제공해야 합니다. 예를 들어 두 프로세서를 비교하고 싶다면 "최신 AMD 프로세서"라고 말하지 말고 "AMD Ryzen 9 9950X"라고 말하는 것이 좋습니다.

마지막으로, 작업을 명확하게 구분하세요. 동시에 여러 작업을 뒤섞지 마세요. 필요하다면 단계를 건너뛰지 말고 1단계, 2단계, 3단계로 나눠서 설명하세요. 실제 사람에게 지시해도 헷갈릴 수 있는 내용이라면 LLM에게 지시해도 분명 헷갈릴 것입니다.

올바른 챗GPT 프롬프트 만드는 방법

이미지: xda

 

Google의 팁은 ChatGPT에 매우 많이 적용되며, 몇 가지 핵심 사항을 참고할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 분석적 수준에서 요청을 구성하는 방법이며, 이를 위해서는 쿼리의 네 가지 핵심 요소를 고려해야 합니다.

  • 페르소나: LLM이 맡아야 할 역할을 정의합니다.
  • 작업: 작업: LLM이 수행하기를 원하는 작업을 명확하게 명시하세요.
  • 컨텍스트: 작업 및 원하는 결과에 대한 추가 정보를 제공하세요.
  • 형식: 단락이나 글머리 기호 등 출력 형식을 지정합니다.

LLM이 수행하기를 원하는 역할을 정확히 명시해야 합니다. 이렇게 하면 자체 지식창고에서 활동할 '카테고리'를 찾는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 카운터 스트라이크 2의 LAN 토너먼트 개최 계획을 세운다고 가정해 봅시다. 네트워크 상태에 대해 걱정해야 하고, 대회가 열리는 장소에 대한 컨텍스트를 제공해야 하며, 계획을 실행하는 방법에 대한 명확하고 간결한 답변을 얻어야 합니다.

 

한 대학교의 네트워크 엔지니어 역할을 가정해 보겠습니다. 게임 플레이를 원활하게 하기 위해 동일한 네트워크에서 서버를 실행하는 카운터 스트라이크 2용 LAN을 호스팅하려고 합니다. 게이머는 이미 동일한 서브넷에 있는 컴퓨터를 사용하며, 자신의 주변기기만 가져오면 됩니다. e스포츠에 대한 지식과 네트워킹에 대한 지식이 있는데 특별히 주의해야 할 사항이 있나요? 필요한 설명과 함께 답변의 요점 목록을 제공해 주세요.

 

환상적이고 포괄적인 답변을 받았습니다. 네트워크에 대한 보안 고려 사항, 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항, 네트워크 요구 사항, 플레이어가 필요한 주변기기를 가져올 수 있도록 플레이어에게 제공할 정보, 주변기기용 드라이버가 미리 컴퓨터에 설치되어 있는지 확인할 수 있는 정보 등을 포함한 답변을 받았습니다. 맥락에서 보면 이 프롬프트는 필자가 신경 쓰지 않았던 결과를 가져다주었습니다.

카운터 스트라이크 2용 LAN을 호스팅하려고 합니다. 필요한 사항을 알려주세요.

 

네트워킹 관점에서 걱정할 만한 내용은 거의 다루지 않았고 심층적인 조언도 제공하지 않았습니다. ChatGPT가 어떤 역할을 맡게 되면 필요한 것이 무엇이든 도와줄 수 있는 힘이 정말 빛을 발합니다.

LLM 도구를 올바르게 사용하는 방법 배우기

사용 중인 LLM이 실수를 하면 누가 책임질까요? 인공지능에게 책임을 돌릴 수도 있지만, 분명한 것은 사용자가 책임을 져야 한다는 것입니다. 실수하는 작업자는 도구를 탓한다는 속담이 있듯이, LLM도 마찬가지입니다. 응답이 올바른지 확인하지 않고 그대로 행동하는 것은 사용자의 잘못입니다. Google은 다음과 같은 조언을 제공합니다.

작업 공간용 Gemini의 결과물을 실행에 옮기기 전에 명확성, 관련성 및 정확성을 확인하기 위해 검토하세요. 그리고 물론 가장 중요한 것은 명심해야 합니다: 제너레이티브 AI는 인간을 돕기 위한 것이지만 최종 결과물은 사용자의 것입니다.

 

이는 LLM을 사용하는 모든 사람에게 유효한 조언이며 ChatGPT에도 적용됩니다.

 

마치며

인공지능이 아무리 뛰어나다고 해도 도구는 도구일 뿐입니다. 도구를 도움이 되는 방식으로 사용하도록 하는 것은 사용자의 책임입니다. Google의 LLM에 대한 조언은 Google의 Gemini for Workspace 핸드북에서 확인할 수 있습니다.