우리 모두는 다음에서 이 메시지를 받았습니다. ChatGPT:

"문제가 발생했습니다. 이 문제가 지속되면 도움말 센터를 통해 문의해 주세요..."

그렇다면 이러한 오류 메시지는 실제로 무엇을 의미하며 어떻게 하면 더 잘 소통할 수 있을까요? 항상 여러분이 생각하는 것과는 다릅니다.

이번 주에는 AI & YOU에서는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 이면에 숨어 있는 원리를 살펴보고, '실패'가 항상 보이는 것과는 다르며 올바른 프롬프트가 어떻게 판도를 바꿀 수 있는지 살펴봅니다. 그런 다음 ChatGPT를 통해 이해를 인코딩하는 방법을 안내합니다. 프롬프트 엔지니어링 기술.

언제나 그렇듯이, 저희의 전문 AI 실무자 팀은 귀사가 AI의 힘을 효과적이고 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하기 위해 대기하고 있습니다. ChatGPT(또는 다른 LLM)의 API를 활용하는 엔터프라이즈 시스템을 구축하는 경우, 예측할 수 없는 응답으로 인해 솔루션의 신뢰성이 떨어질 수 있습니다. 이러한 API를 솔루션에 통합하는 데 도움이 필요하거나 데이터 및 데이터베이스에 대한 질문에 답하기 위해 LLM을 활용하는 맞춤형 솔루션을 구축하는 데 도움이 필요하다면 아래에서 저와의 통화를 예약하세요.

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LLM이 말하지 않는 것

AI의 영역에 들어섰습니다, 대규모 언어 모델 (LLM)은 수많은 산업과 애플리케이션의 지형을 재편하는 혁신적인 도구가 되었습니다. 작문 지원부터 고객 서비스, 의료 진단부터 법률 자문까지, 이러한 모델은 전례 없는 잠재력을 약속합니다.

강력한 기능에도 불구하고 LLM과 그 동작을 이해하는 것은 간단한 과정이 아닙니다. 작업을 수행하지 못할 수도 있지만, 이러한 '실패'는 종종 더 복잡한 시나리오를 숨기고 있습니다. 때때로 (널리 사용되는 ChatGPT와 같은) LLM이 제대로 작동하지 않는 것처럼 보일 때, 이는 성능이 부족해서가 아니라 의사 결정 트리의 '루프' 또는 플러그인 시간 초과와 같이 명확하지 않은 다른 문제 때문일 수 있습니다.

이러한 오류 메시지의 이해 및 극복

ChatGPT와 같은 LLM에 문제가 발생하여 예상대로 작업을 실행하지 못할 경우, 일반적으로 패배라는 말로 어려움을 알리기보다는 오류 메시지를 통해 이를 알립니다. 이러한 메시지는 모델 자체의 한계를 나타내는 것이 아니라 장애를 일으키는 내부 기술 문제가 있음을 알리는 신호일 수 있습니다.

앞서 언급했듯이 이는 모델이 의사 결정 프로세스 의사 결정 트리에서 루프에 걸려 특정 단계를 반복하거나 완전히 중단된 결과일 수 있습니다. 이는 모델이 작업을 완료할 수 없다는 뜻이 아니라 알고리즘에 해결해야 할 문제가 발생했음을 의미합니다.

마찬가지로 플러그인 시간 초과 는 기본 소프트웨어의 기능을 확장하는 추가 소프트웨어 구성 요소인 특정 플러그인이 작업을 실행하는 데 너무 오래 걸리는 경우 발생할 수 있습니다. 많은 LLM은 원래 웹 기반 애플리케이션의 빠른 속도 환경을 위해 설계되지 않았기 때문에 까다로운 속도 요구 사항을 따라잡지 못해 플러그인 시간 초과로 이어질 수 있습니다.

실제 사례 및 솔루션

자동화된 스토리 생성에 ChatGPT와 같은 LLM을 사용하는 경우를 예로 들어보겠습니다. 이 작업은 사용자가 입력한 프롬프트에 따라 짧은 스토리를 생성하는 것입니다. 그러나 이 모델은 결론에 도달하지 못한 채 점점 더 많은 콘텐츠를 계속 생성하는 루프에 갇혀 있습니다. 모델이 예상대로 간결한 스토리를 전달하지 못하기 때문에 '실패'로 보입니다.

• 진짜 문제: 이 모델은 의사 결정 루프에 갇혀 스토리를 마무리하지 않고 계속 확장하고 있습니다.

• 솔루션: 프롬프트를 약간 조정하거나 모델의 매개 변수를 미세하게 조정하면 모델이 루프에서 벗어나 작업을 성공적으로 완료할 수 있습니다.

*더 많은 실제 사례와 솔루션은 블로그에서 확인할 수 있습니다.

LLM의 침묵 메시지 해독하기

LLM에 문제가 발생한다고 해서 반드시 일반적인 의미의 '실패'가 되는 것은 아닙니다. 그 대신 의사 결정 루프, 플러그인 문제 또는 모델의 작업을 방해하는 예기치 않은 동작과 같은 특정 문제를 가리키는 무언의 신호일 수 있습니다.

LLM의 이러한 소리 없는 메시지를 이해하면 성능을 조정, 최적화 및 개선할 수 있습니다. 따라서 핵심은 오류 메시지에만 초점을 맞추는 것이 아니라 이러한 메시지 뒤에 숨겨진 더 깊은 의미를 파악하는 데 있습니다.

블로그 전문을 확인하세요: "ChatGPT 오류 메시지의 의미"

프롬프트 엔지니어링을 통해 이해를 인코딩하는 방법

ChatGPT 및 Google의 Bard와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 신속한 엔지니어링은 이러한 강력한 AI 도구에서 필수적이지만 종종 간과되는 측면입니다. 이는 AI 기반 대화를 위한 무대를 설정하는 것과 유사하며, 컴퓨터 대화에 대한 초기 방향을 제시합니다. LLM을 사용할 때 초기 프롬프트는 이러한 모델이 제공하는 방대한 가능성의 세계로 들어가는 첫걸음입니다. 기대치를 설정하고, 대화를 안내하며, 가장 중요한 것은 AI의 응답을 형성하는 방법입니다.

일반적인 예시 인코딩의 힘

초기 프롬프트에 일반적인 예시를 인코딩하면 인공지능에게 우리가 원하는 것을 명확하게 파악할 수 있습니다. 이는 복잡한 요청이나 작업을 처리할 때 특히 유용합니다. AI가 사업 제안서 초안을 작성하는 데 도움을 주고자 하는 시나리오를 예로 들어 보겠습니다. "사업 제안서 작성"과 같은 모호한 지시 대신 일반적인 예를 제공할 수 있습니다: "작년에 ABC사를 위해 작성한 것과 유사한 사업 제안서 초안 작성". 여기서는 일반적인 예시를 초기 프롬프트에 인코딩하여 AI에게 명확한 방향을 제시합니다.

사고 방식에 영향을 미치기: 프롬프트를 통한 AI 안내

통해 신중하고 사려 깊은 프롬프트 엔지니어링를 통해 AI의 '사고 방식'에 영향을 주어 우리가 필요로 하거나 예상하는 것에 더 가까운 응답을 생성하도록 유도할 수 있습니다. 하지만 이는 단순히 명확한 명령이나 일련의 지침을 제공하는 것만이 아닙니다. 이는 프롬프트에서 사고 과정이나 추론 경로의 본질을 포착하는 것입니다.

예를 들어, 다음과 같이 가정해 보겠습니다. 해결해야 할 AI 수학적 문제입니다. 해결책을 직접 묻는 대신 AI에게 문제 해결 단계를 보여주도록 안내할 수 있습니다. "수학 선생님처럼 이 방정식을 푸는 단계를 알려주세요..."와 같은 프롬프트는 AI의 반응에 큰 영향을 미쳐 과외 선생님의 사고 방식을 모방한 단계별 솔루션을 이끌어낼 수 있습니다.

사용자 가이드로서의 초기 프롬프트: 상호 작용을 위한 무대 설정하기

AI 상호작용의 영역에서 초기 프롬프트는 사용자 매뉴얼과 유사한 기능을 수행하여 사용자에게 어떤 것이 가능한지 안내할 수 있습니다. 이는 사용자를 컨디셔닝하여 AI와의 상호 작용을 위한 로드맵을 제공하는 데 도움이 됩니다. 이는 마치 전주곡과 같아서 이어지는 대화의 분위기를 조성합니다.

잘 만들어진 초기 프롬프트는 다음과 같이 보일 수 있습니다: "여러분이 파리 최고의 카페에 대한 기사를 작성하는 여행 작가라고 상상해 보세요. 센 강변의 매력적인 카페에 대한 생생한 설명으로 기사를 시작하세요."와 같이 말이죠. 이렇게 하면 AI가 원하는 작업을 수행할 뿐만 아니라 사용자에게 어떤 종류의 응답이 생성될 수 있는지에 대한 기대치를 설정할 수 있습니다.

전문 지식을 AI로 인코딩하기

대규모 언어 모델의 복잡성을 풀어나가면서 프롬프트 엔지니어링은 단순한 기술적 요구 사항이 아니라 우리의 사고 방식을 인공지능에 인코딩하는 기본 도구라는 사실이 분명해졌습니다. 단순한 알림이든 포괄적인 안내이든, 초기 프롬프트는 인간과 AI의 상호작용의 초석 역할을 하며 대화의 경계와 가능성을 정의합니다.

초기 프롬프트를 효과적으로 사용하면 AI가 어떻게 응답해야 하는지에 대한 전형적인 예를 인코딩하고 사용자의 사고 방식을 형성하며 AI의 응답을 안내할 수 있습니다.

블로그 전문을 확인하세요: "프롬프트 엔지니어링을 통해 이해를 인코딩하는 방법"

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