챗GPT 유용한 활용과 8가지 프롬프트 개선 사례

챗GPT의 유용한 활용과 8가지 프롬프트 개선 사례    ChatGPT를 활용한 비즈니스 활용 사례는 점점 다양해지고 있지만, 실제로 적용할 때 어디서인가 배운대로, 교과서에 나온대로 해도 문제가 발생하는 경우가 많다. (교과서나 강의가 잘못된 것일까?) 단순한 프롬프트로는 원하는 결과를 얻기가 어렵고, 기술적·논리적·환경적 제약이 발생할 가능성이 크다. 따라서 각각의 프롬프트를 면밀히 검토하고 보다 정교하게 개선하는 것이 필요하다.  1/ 개인 비서 역할 수행      많은 사람들이 ChatGPT를 개인 비서로 활용하려 한다. "이번 주 일정을 고려하여 할 일 목록을 작성해 주세요"라는 프롬프트는 직관적으로 유용해 보일 수 있지만, 실제로 적용하면 문제가 발생한다. ChatGPT는 사용자의 캘린더 데이..

[챗GPT] GPT 4.5가 무엇을 얼마나 잘하나?

[챗GPT] GPT 4.5가 무엇을 얼마나 잘하나? (o3 mini-high와 비교)   ChatGPT에게 최근 공개된 GPT 4.5가 잘할 수 있는 것들이 무엇인지 사용자 반응을 조사하게 해봤다. 루머로 도는 이야기들 처럼 GPT 5가 5월에 출시된다면 두달 남짓의 짧은 수명만이 예고된 애매한 모델. 그러나 당장은 나름 최신 모델이니 무시하기도 애매하니까.사용자 반응 조사 결과, 몇 가지 강점들이 이야기되고 있었으나, 가장 큰 강점으로 이야기하는 (1) 감각적이고 공감 능력이 높은 답변 방식, 그리고 나머지들 중 하나인 (2) 논리적 추론이 특히 관심이 갔다. (참고로, 사용자 평가의 내용은 다음과 같았다. "향상된 대화 능력과 감성 지능: GPT-4.5는 이전 모델보다 인간과의 대화에서 더 깊은 감정..

왜 책을 쓰는가에 관하여 책을 쓰는 일은 무척이나 멋진 여행과도 같다. 한줄을 쓰기 위해 열줄이나 백줄을 읽고 곱씹어 생각하며 탐험하게 하기 때문이다. AI툴로 가볍게 찍어내서 원고를 마칠수도 있고 또 그것으로 흥행까지도 가능한 시대이지만, 한 줄 한 줄 안에 무엇을 어떻게 담을 것인지, 자신을 포함한 어떤 독자에게 어떤 가치를 줄 것인지를 생각하는 과정은 결과와는 무관하게 그 자체가 쓰는 이에게 엄청난 유희이다

GPT-5를 향해가는 ChatGPT: 변화의 이유와 방향, 위험성과 사용자에 대한 영향 ChatGPT 어떻게 달라진다는 것인가최근 OpenAI가 발표한 GPT-4.5와 GPT-5의 출시 계획은 단순히 모델 성능의 향상을 넘어서, 인공지능 제품 생태계의 복잡성을 해소하고 사용자 경험을 극대화하려는 구조적 변화의 일환으로 이해할 수 있다. 이번 발표 배경에는 여러 가지 요인이 복합적으로 작용하고 있는데, 먼저 기존 GPT-4 모델의 한계와 사용자들이 경험하는 불편함, 그리고 다양한 AI 모델이 공존함에 따라 발생하는 선택의 혼란 등이 있다. OpenAI는 이전 모델들이 제공하는 기능과 성능을 한층 더 발전시키는 동시에, 여러 모델 간의 경계를 허물어 통합된 시스템을 구축하려는 의지를 보이고 있다. 이는 경쟁..

[챗GPT] 자율적 논리 추론 모델의 시대, 프롬프트 엔지니어링의 패러다임 전환    최근 내재된 논리적 추론 능력을 비약적으로 향상시킨 인공지능 모델들이 등장하면서, 프롬프트 엔지니어링 역시 단순한 명령 전달 방식을 넘어 보다 정교한 전략으로 재정비될 필요가 있다. 과거 ChatGPT의 3.5나 4와 같은 초기 모델들을 사용할때는 사용자가 “step-by-step” 혹은 “chain-of-thought” (CoT) 기법을 활용해 문제 해결 단계를 세세하게 지시함으로써 원하는 답변을 도출하는 데 효과를 볼 수 있었다. 그러나 최신 모델인 ChatGPT의 o1, o3 같은 논리적 추론 전문 모델들은 이미 내부적으로 문제를 스스로 분해하고 논리적 흐름을 형성하는 능력을 갖추고 있기 때문에, 단순한 단계 나열..

[ChatGPT] 논리적 추론 모델 o1, o3가 필요한 이유  논리적 추론을 전문으로 하는 챗GPT의 o1, o3와 같은 모델은 기존의 GPT-4o와 같은 범용 생성 모델이 단순히 자연스러운 문장을 생성하는 데 초점을 맞추었다면, 복잡하고 다단계의 구조를 가진 문제 상황에서 요구되는 체계적인 논리 전개를 수행하기 위해 만들어진 것이다. 기존 모델들은 광범위한 데이터 학습을 통해 다양한 주제에 대해 응답할 수 있는 능력을 갖췄지만, 논리적 연결 고리나 인과 관계를 체계적으로 분석하고 결론에 이르는 추론 과정을 수행하는 데는 한계가 있었다. 예를 들어, 특정 문제 해결 과정에서 여러 전제와 가정을 기반으로 합리적인 결론을 도출하는 작업이나, 복잡한 도메인 내에서 명시적이지 않은 정보를 암시적으로 연결하여 ..