[챗GPT o1] 잘못된 프롬프트에 대한 정확한 AI 답변이란 무엇일까 ChatGPT를 사용하면서 좋은 결과를 얻으려면 프롬프트를 잘 작성해야한다거나 프롬프트 엔지니어링이 중요하다거나 하는 이야기는 이미 충분히 널리 퍼져있다. 그러나 과연 우리가 프롬프트를 잘 작성한다는 것이 대체 무엇이고, 좋은 결과라는 것은 대체 무슨 기준으로 판단해야하는가에 대해 충분히 이해하고 있다고 보기는 어려운듯 싶다. 사실 아래 소개하는 테스트는 논리적 설명에 특화된 ChatGPT o1 모델이 어느 정도의 완성도 있는, 깊이 있는 답변을 줄 수 있을지에 대한 테스트 작업으로 진행된 내용이기는 하다. 하지만 주제가 프롬프트와 정확성의 의미를 명확하게 하기 위한 내용이기 때문에 프롬프트라는 것에 대해 깊이 생각해보는데 참고가 될..

[챗GPT o1] 데이터 시각화 검토 수준의 차이 ChatGPT o1의 논리적 추론은 데이터 분석에도 여러 가지 측면에서 활용될 수 있을 것으로 보인다.다음은 (누군가가) 작성한 데이터 시각화 결과에 대해 ChatGPT o1의 논리적 추론 결과 예시이다.결과를 살펴보면, 기존의 모델 (ChatGPT 4o)가 생성한 결과에서 조차 흔히 발생되는 문제점을 충분히 전문적으로 진단한다는 사실을 알 수 있다.    아래는 일반적인 데이터 시각화 원칙을 기준으로 보았을 때, 첨부된 차트가 벗어난(개선이 필요한) 요소를 짚어본 것입니다.1. 가로축(계절) 구간이 “시간적 흐름”으로 정렬되지 않음일반적으로 **선 그래프(Line Chart)**는 시간 축(또는 연속적 값)이 가로축에 놓이고, 연속성을 전제로 값을 연결..

챗GPT o1 - 얼마나 유용해진 걸까? 고급 코딩 예제 검토 - 상품추천 알고리즘 코드 작성 비교 사례 간단한 비교 실험을 해본 결과이다. 과연 ChatGPT o1 모델의 강점이라고 하는 고급 코딩에서 4o 모델을 사용할때 보다 얼마나 구체적으로 좋은 결과를 제공할 것인가? 온라인 쇼핑몰 추천 시스템 로직을 예로 테스트 해본다.  [과제]아마존과 같은 온라인 쇼핑몰을 가정하고 가장 효율적이면서 실효성 높은 상품추천 로직을 파이썬 코드로 생성하라. 최신 접근 방식을 효율성있는 버전으로 제공하라. 별도의 외부 알고리즘 없이 구현 가능한 버전을 제공하라   ChatGPT 4o의 답변 ::  아래는 아마존과 같은 온라인 쇼핑몰에서 효율적이고 실효성 높은 상품 추천 로직을 구현하는 Python 코드입니다. 이 ..

AI 에이전트의 개념과 사례, 발전 가능성 그리고 챗GPT   Q1: ChatGPT를 "AI 에이전트"라고 할 수 있을까 최근 ‘ChatGPT’라는 명칭이 여러 매체와 대중 사이에서 화제에 오르내리며, 이를 두고 인공지능(AI) 에이전트(agent)의 일종으로 볼 수 있는지에 대한 궁금증이 제기되고 있습니다. 전통적인 의미에서 AI 에이전트는 환경에서 상태 정보를 받아들이고, 주어진 목표에 맞추어 의사결정을 내리며, 그 결과에 따라 행동을 취하고, 다시 새로운 상태 정보를 받아들이는 ‘지능적인(autonomous) 행동 주체’를 일컫습니다. 그렇다면 ChatGPT(이하 '챗GPT')는 이러한 정의에 부합하는 AI 에이전트인가를 심층적으로 검토해보겠습니다.1. AI 에이전트의 정의와 특성지각(percept..

ChatGPT의 o3가 AGI? ChatGPT의 o3 모델을 1월에 발표하겠다고 하는 오픈AI의 발표에 대해 o1에게 현실성을 검토하게 해 본다.AGI라는 용어가 과연 실체가 있는 것인지를 중심으로 검토해본다.  =================== Prompt for o1::"chatgpt o3 런칭에 대해 오픈ai에서 발표했다. o1에 대한 사용자 반응을 기반으로 o3가 AGI를 주장하는 것의 현실성에 대해 전문적 심층 검토를 제시하라."      13초 동안 Thought about O3 AGI claims[전문적 심층 검토]오픈AI가 “ChatGPT O3”라는 차기 버전을 공식적으로 발표했으며, 특히 이전 세대인 “O1”에 대한 사용자 반응을 참고해 새로이 “O3”가 사실상 AGI(Artificia..

[챗GPT] 퓨샷 프롬프트의 함정 Few-shot Prompting은 AI가 문맥과 의도를 더 잘 이해하도록 돕는 강력한 기법이다. 예시를 통해 구체적인 상황을 제시하면 모델이 더 정확하고 풍부한 답변을 생성할 가능성이 높아진다. 또 사용하기 쉽기도 하다. 이 때문에 많은 강의와 책들이 이 기법의 중요성을 실제 이상으로 부풀려서 이야기하기도 한다. 심지어 예제를 넣지 않은 프롬프트는 잘못된 프롬프트, 초보자의 프롬프트로 치부하기까지 한다. 그러나 이 방식에도 여러 한계와 함정이 존재하며, 이를 신중히 관리하지 않으면 오히려 의도와는 다른 결과를 초래할 수 있다.   가장 큰 문제 중 하나는 예시 선택에서 생겨난다. 예시가 편향되었거나 불완전한 정보를 포함할 경우, 모델이 이를 정답으로 간주하고 잘못된 답..