챗 GPT 성능향상 프롬프트 팁 26가지

챗 GPT 성능향상 프롬프트 팁 26가지

최근, 고도로 발전된 GPT와 같은 모델들이 등장하면서, 이러한 모델들과의 상호작용을 최적화하는 '프롬프트 엔지니어링'에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 이 글에서는 LLMs, 특히 GPT 시리즈의 성능을 향상하기 위한 26가지 프롬프트 팁을 소개하고자 합니다.

 

 

 

 

1. 정중함을 떠나 직접적으로 요청하세요

 

"please", "if you don't mind", "thank you"와 같은 정중한 표현을 배제하고, 원하는 답변을 얻기 위해 직접적으로 요청하는 것이 좋습니다. 이는 모델이 요청을 보다 명확하게 이해하는 데 도움이 됩니다.

 

 

 

2. 목표 청중을 프롬프트에 통합하세요

 

프롬프트에 목표 청중이 누구인지 명시하세요. 예를 들어, "전문가를 대상으로" 또는 "5살 어린이에게 설명하듯이"와 같이 구체적으로 명시하는 것이 효과적입니다.

 

 

 

3. 복잡한 작업을 단순화하세요

 

복잡한 작업을 여러 개의 간단한 프롬프트로 나누어 접근하는 것이 좋습니다. 이를 통해 모델이 각 단계를 보다 정확하게 이해하고 실행할 수 있습니다.

 

 

 

4. 긍정적인 지시어 사용하기

 

"do"와 같은 긍정적인 지시어를 사용하고, "don't"와 같은 부정적인 언어는 피하세요. 이는 모델이 요청을 더 긍정적으로 해석하는 데 도움이 됩니다.

 

 

 

5. 명확한 이해를 위해 다양한 방식으로 설명 요청하기

 

특정 주제에 대한 명확한 이해가 필요할 때는, "간단한 용어로 설명해주세요", "11살 어린이에게 설명하듯이 해주세요" 등과 같이 다양한 방식으로 설명을 요청하세요.

 

 

 

6. 더 나은 해결책을 위한 동기 부여하기

 

"더 나은 솔루션을 위해 $xxx 팁을 줄게요"와 같이 모델에게 동기를 부여하는 문구를 추가하세요. 이는 모델이 보다 창의적이고 질 높은 답변을 제공하도록 유도합니다.

 

 

 

7. 예시 중심의 프롬프팅 사용하기

 

특정한 예시를 제공하며 프롬프팅 하는 'few-shot' 방식을 활용하세요. 이는 모델이 요청된 작업을 보다 정확하게 이해하는 데 도움이 됩니다.

 

 

 

8. 프롬프트 포맷팅에 주의하기

 

프롬프트를 작성할 때는 "###명령###", " ###예시### ", " ###질문### "과 같은 구조를 사용하여 명령, 예시, 질문을 명확하게 구분하세요.

 

 

 

9. 명령과 요구사항을 명확히 하세요

 

"Your task is"와 "You MUST"와 같은 표현을 사용하여 모델에게 수행해야 할 작업과 필수 요구사항을 명확하게 전달하세요. 이는 모델이 주어진 작업을 정확히 이해하고 올바른 방향으로 진행할 수 있도록 합니다.

 

 

 

 

10. 페널티를 명시하여 경계를 설정하세요

 

"You will be penalized"와 같은 표현을 통해, 모델이 요구사항을 준수하지 않을 경우 발생할 수 있는 결과에 대해 경고하세요. 이는 모델이 주어진 지침을 더 신중하게 따르도록 유도합니다.

 

 

 

11. 자연스러운 대화 형식을 유도하세요

 

"Answer a question given in a natural, human-like manner"과 같이, 모델에게 자연스러운 대화 형식을 유지하도록 요청하세요. 이는 모델이 더 인간적이고 자연스러운 응답을 생성하도록 돕습니다.

 

 

 

12. 단계별 사고를 촉진하세요

 

"think step by step"와 같은 지시어를 사용하여, 모델이 문제를 해결하기 위해 단계별로 사고하도록 유도하세요. 이는 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

 

 

 

13. 편견을 피하고 스테레오타입에 의존하지 않도록 요청하세요

 

"Ensure that your answer is unbiased and avoids relying on stereotypes."와 같은 지시를 통해, 모델이 편견 없이 공정한 응답을 제공하도록 요구하세요.

 

 

 

14. 모델로부터 정확한 정보를 얻기 위해 질문을 유도하세요

 

"From now on, I would like you to ask me questions to..."와 같은 구문을 사용하여, 필요한 정보를 제공할 때까지 모델이 사용자에게 질문하도록 유도하세요.

 

 

 

15. 특정 주제에 대한 이해를 테스트하세요

 

"Teach me any [theorem/topic/rule name] and include a test at the end, and let me know if my answers are correct after I respond, without providing the answers beforehand."와 같이, 학습 내용을 테스트하고 피드백을 받을 수 있는 방식으로 프롬프트를 구성하세요.

 

 

 

16. 대화 모델에 역할을 할당하세요

 

모델이 특정 역할을 수행하도록 설정함으로써, 예를 들어 조언자, 교사, 친구 등의 역할을 할당하여 상황에 맞는 응답을 유도하세요.

 

 

 

17. 구분자 사용하기

 

프롬프트 내에서 다양한 섹션을 명확하게 구분하기 위해 구분자를 사용하세요. 이는 모델이 정보를 보다 체계적으로 처리하는 데 도움이 됩니다.

 

 

 

18. 특정 단어나 구문을 반복하세요

 

주요 개념이나 중요한 포인트를 강조하기 위해 프롬프트 내에서 특정 단어나 구문을 반복하세요. 이는 모델의 주의를 해당 요소에 집중시키는 데 유용합니다.

 

 

 

 

19. 사고의 연쇄와 few-shot 프롬프트 결합하기

 

"Combine Chain-of-thought (CoT) with few-shot prompts"를 통해, 모델이 복잡한 문제를 해결할 때 단계별로 사고하면서 동시에 구체적인 예시를 참고할 수 있도록 합니다.

 

 

 

20. 원하는 출력의 시작부를 포함시키세요

 

프롬프트를 마칠 때, 원하는 응답의 시작부를 포함시켜 모델이 해당 방향으로 응답을 생성하도록 유도하세요.

 

 

 

21. 상세한 내용을 요구하는 텍스트 작성 요청하기

 

"Write a detailed [essay/text/paragraph] for me on [topic] in detail by adding all the information necessary."를 통해, 주제에 대한 상세하고 포괄적인 응답을 요청하세요.

 

 

 

22. 특정 텍스트의 스타일을 유지하며 수정 요청하기

 

"Try to revise every paragraph sent by users. You should only improve the user's grammar and vocabulary and make sure it sounds natural. You should maintain the original writing style, ensuring that a formal paragraph remains formal."와 같이, 원본의 스타일을 유지하면서 문법과 어휘를 개선하도록 요청하세요.

 

 

 

23. 복잡한 코딩 프롬프트에 대응하기

 

"From now on whenever you generate code that spans more than one file, generate a [programming language] script that can be run to automatically create the specified files or make changes to existing files to insert the generated code. [your question]"을 사용하여, 여러 파일에 걸친 코드 생성 작업을 요청하세요.

 

 

 

24. 특정 단어, 구문, 문장을 사용한 텍스트 이어가기

 

"I'm providing you with the beginning [song lyrics/story/paragraph/essay...]: [Insert lyrics/words/sentence]. Finish it based on the words provided. Keep the flow consistent."을 통해, 주어진 시작 부분을 바탕으로 텍스트를 이어나가도록 요청하세요.

 

 

 

25. 모델이 따라야 할 요구사항 명확히 하기

 

콘텐츠를 생성할 때 모델이 따라야 할 키워드, 규정, 힌트 또는 지시사항을 명확히 하세요. 이는 모델이 특정 가이드라인에 맞춰 콘텐츠를 생성하도록 유도합니다.

 

 

 

26. 제공된 샘플과 유사한 텍스트 작성 요청하기

 

"Use the same language based on the provided paragraph [/title/text/essay/answer]."을 사용하여 모델에게 제공된 샘플과 유사한 언어 스타일 또는 톤으로 텍스트를 작성하도록 요청하세요. 이를 통해 일관성 있는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

 

이상으로 "챗 GPT 성능향상 프로프트 팁 26가지"를 모두 소개드렸습니다. 이러한 팁들이 여러분이 대규모 언어 모델과의 상호작용을 최적화하고, 더 나은 결과를 얻는 데 도움이 되기를 바랍니다. 각 팁은 모델의 성능을 극대화하고, 보다 정확하고 창의적인 응답을 이끌어내기 위해 고안되었습니다.

 

LLMs의 성능을 극대화하는 것은 단순히 기술적인 작업을 넘어, 사용자와 모델 간의 상호작용을 최적화하는 예술입니다. 여러분의 창의력과 이러한 팁들을 활용하여, GPT의 잠재력을 최대한 발휘해 보세요.

 

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