[챗GPT o3 mini-high] 논리적 추론 모델, 자아비판하라

[챗GPT o3 mini-high] 논리적 추론 모델, 자아비판하라   너 자신의 답변을 "자아비판하라!"와 같은 식으로 "비판적 재검토"를 지시하는 프롬프트는 단순히 답변을 수용하는 것을 넘어서, 응답 내용의 타당성과 실용성을 다각도로 점검할 수 있게 만드는 역할을 한다. 이를 self-reflection 프롬프트 작성 기법이라고도 한다. 일반적 모델 뿐 아니라 전문 추론 모델들인 챗GPT의 o1, o3 조차 많은 오류가 섞인 답변을 주는 것이 지금의 수준이고 모습이다. 이때문에, 자아비판이 필요하다.이러한 프롬프트는 전체적인 구조 또는 세부 요소를 검토하게 하여, 응답 전반의 일관성은 물론 각 부분의 구체성과 실행 가능성을 철저히 분석할 수 있다. 이를 통해 초기에 놓칠 수 있었던 논리적 모순이나 응..

[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..

Panel of Experts(PoE) 프롬프팅 : 더 나은 ChatGPT 응답을 제공할까? Panel of Experts(PoE) 프롬프팅은 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 전문가가 토론하는 방식으로 AI 모델의 답변을 이끌어내는 기법이다. 이 기법은 다양한 전문가의 관점을 시뮬레이션해 문제를 다각도로 분석하고 해결책을 제안한다. 우선 Panel of Experts(PoE) 프롬프팅 기법에 대해 핵심을 짚어 보자. (부록: 2024.12.6 정식 버전으로 등장한 o1모델과의 결과 비교)   핵심 요소전문가 패널 시뮬레이션: 모델이 서로 다른 분야의 전문성을 가진 전문가 역할을 수행한다.다양한 관점 제공: 각 전문가가 다른 시각에서 접근해 문제의 균형 잡힌 분석을 가능하게 한다.결과 통합: 전문가들이 ..

[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..

SearchGPT와 ChatGPT 통합 - 그리고 프롬프트 엔지니어링 중요성의 증가  SearchGPT가 ChatGPT에 통합되면서 ChatGPT는 더욱 강력하고 정보에 기반한 대화 모델로 진화했다. 오래 기다렸건만, 이제는 엉성한 챗GPT 조사기능에 불안을 느낄 필요가 없어지지 않을지 기대가 된다. 물론 아직은 안정화에 조금 시간이 걸릴 것을 예상할 수 있다. 현재 수준에서 보면 오히려 더 불안정하고 더 오류가 많은 결과가 나오는 경우도 상당하니 말이다.​그러나, 정보의 신뢰성 및 최신성 향상, 복잡한 질문 처리 능력 향상, 다양한 정보 종합 능력 향상이라는 새로운 도약을 의미한다. SearchGPT와 ChatGPT의 통합은 ChatGPT를 단순한 대화 모델을 넘어, 사용자에게 필요한 정보를 찾고 제공..

[ChatGPT] 비지니스 상황에서 CoT, ToT가 실효성이 있을까? 챗GPT와 같은 언어모델기반의 생성형AI를 사용하는데 있어서 프롬프트 엔지니어링의 중요성이 매우 강조되고 있다. 잘 다듬어진 프롬프트로 어떻게 답을 얻을 것인지에 따라 결과가 완전히 다르다고 생각해서이다. 그래서 더 우수한 고급 기법을 개발하기 위한 노력과 연구도 매우 활발하다. 그러나, 문제의 종류에 따라서 그리고 어떤 상황과 환경에서 생성형AI를 사용하는가에 따라 그 가치가 상당히 큰 차이가 있지는 않을까?  특히 "비즈니스 프롬프트 엔지니어링" 상황과 맥락이라면, 그리고 조사(검색) 기능을 포함한 ChatGPT와 같은 챗봇 환경에서 사용하는 경우라면, 게다가 조사(검색) 기능이 있고 적극 활용되지만 결과의 완전성이 상당히 미흡하..