ChatGPT Prompt Engineering for Developers

지난 포스팅에서 잠깐 소개했던 강의 리뷰입니다.

ChatGPT Prompt Engineering for Developers - DeepLearning.AI

강의는 Introduction - Guidelines - Iterative - Summarizing - Inferring - Transforming - Expanding - Chatbot - Conclusion 순으로 진행됩니다.

가이드라인 내용에 대해서는 지난 포스팅에서 언급했으니, 오늘은 다른 섹션과 전반적인 강의 후기에 대해서 기록해보겠습니다. 

 

Iterative ~ Chatbot

• Iterative : error를 분석하고 idea를 도출하는 반복적인 과정에 프롬프트를 사용할 수 있습니다.
  • 완벽한 프롬프트는 없습니다. 프롬프트의 좋은 성능을 위해서는 목적에 따라 엔지니어링을 실시하는 것이 중요합니다.
• Summarize
  • 단어나 문장 개수를 제한하여 요약하라고 지시할 수 있습니다.
  • 특정 정보에 집중하여 요약을 지시할 수 있습니다. 특정 정보에만 집중하길 원한다면 "요약해줘" 가 아니라 "네 업무는 관련있는 정보를 추출하는 거야" 라는 식으로 프롬프트에 입력하는 것이 좋습니다
• Inferring : 라벨이 붙은 데이터가 필요합니다.
  • 감정 예측 : 긍부정 뿐만 아니라 기쁨, 만족, 감사, 감동, 분노 등 입력한 데이터로부터 다양한 감정을 추론할 수 있습니다. 
  • 정보 추출 : 입력한 데이터로부터 특정 정보(상품, 회사명 등)를 추출할 수 있습니다.
  • 주제 추론 : 입력한 데이터로부터 주제를 추출할 수 있습니다.
• Transforming
  • 번역 : 다른 언어로 바꾸거나 어떤 언어로 쓰여진 문장인지 맞출 수 있습니다.
  • 맞춤법 검사 :redlines 패키지를 사용하여 기존 텍스트와 변경된 텍스트를 비교해볼 수 있습니다. APA 스타일로 바꾸어 작성하도록 지시할 수도 있습니다.
  • 포맷 변경 : Json 포맷을 HTML로 변경할 수 있습니다.
  • 톤 변경 : 비즈니스 레터, 공식/비공식적인 형식 등으로 변경할 수 있습니다.
• Expanding
  • temperature : 파라미터 중 하나로, 답변의 다양성과 무작위성을 조정하는 요소입니다.
    • 높을수록 다양성이 높아집니다
    • temperature = 0 : 예측할 수 있고 안정적인 답변을 해야하는 task에 적합합니다.
• Chatbot
  • system, assistant, user 등 role을 지정하여 프롬프트에 입력할 수 있습니다.
    • system : assistant의 행동을 지정합니다.
    • assistant : chatbot의 답변
    • user : user가 프롬프트에 입력하는 문장
  • GUI가 필요할 경우 panel 패키지를 사용할 수 있습니다.
  • 각 대화는 독립적이기 때문에 모든 관련 정보를 한 번에 입력해야합니다. 혹은 이전의 답변을 제공해야 일관성있는 대화가 가능합니다.

 

전반적인 후기

영어로 진행된다는 점을 제외하면 따라가기는 쉽습니다.

다만 기존에 chatGPT를 몇 번 사용해보고, 알고 있는 분이라면 심심하게 느껴질 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링이라는 분야 특성상, 기술적인 내용보다는 사용법을 가르쳐주는 느낌이 강했거든요.

그래도 앤드류 응 교수님의 무료 강의이니 한 번쯤 들어볼만한 것 같습니다.