ChatGPT Prompt Engineering for Developers : Usage (2)

 

2023.12.14 - [Study/LLM] - ChatGPT Prompt Engineering for Developers : Usage (1)

이어서~

 

Prompting 활용 사례 알아보기

 

- summarizing 

- inferring

- transforming

- expanding

 

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Transforming

 

주어진 input에 대하여 prompt에 주어진 대로 변형을 해서 output을 리턴하는!

다양하게 활용 가능 : 번역, 오류 수정, 형식 변형

 

 Translation )  

 

ex.

 

 

 

 Tone Transformation )   Writing can vary based on the intended audience. ChatGPT can produce different tones.  

 

ex.

 

 

 

 Format Conversion )  

ChatGPT can translate between formats. The prompt should describe the input and output formats.  

 

ex. 

 

위와 같이 prompt를 입력하면 response로 HTML 형식의 결과물이 출력되고, 이를 실제로 HTML에 나타내보면 다음과 같다. 

 

 

 

 

 

 

 Spellcheck & Grammarcheck )  

 

이 경우에는 prompt에 꼭 "proofread and correct the following text and rewrite the corrected version." 이라고 적어주는게 좋다. 

 

 

예시는 영어로 있어서 한국어로도 실험해봤는데 맞춤법 잘 틀리는 사람들보다 훨씬 잘한다!!

 

 

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Expanding

 

- 창작활동 

- 여기에 나온 예시는 고객의 상품 리뷰를 보고 자동 응답 생성기를 만드는 것

 

 

 Customizing the automated reply to customer's product review 

 

1. 고객의 리뷰에 나온 디테일을 반영할 것, 2. 고객의 상품에 대한 긍정/부정 평가 반영, 3. 이메일 형식으로 작성할 것, 4. AI가 작성한 답변임을 밝힐 것

 

 

# 여기서 나오는 'Temperature' 의 개념 :

 

chat이 생성하는 답변에 대한 파라미터이다. 

가능한 범위는 0~2이고, 낮을수록 답변이 더 한정되고 높을수록 더 다양한 답변이 출력된다. trade-off 관계이므로 답변생성을 적용하려는 목적에 맞게 coherence가 더 중요하면 낮게, diversity가 더 중요하면 높게 설정하면 된다. 

 

 

 

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https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng/lesson/6/transforming

https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng/lesson/7/expanding