프롬프트 엔지니어링 강의 by DLAI - 4. 태스크별 활용 (요약, 추론, 변형, 확장, 챗봇)

강의 링크: https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/

요약 (Summarization)

• 요약의 목적과 주목해야 할 부분을 구체적으로 명시할 것
  • e.g. ... to give feedback to the pricing department. (목적: 피드백을 주기 위함)
  • e.g. ... focusing on any aspects that are relevant to the price and perceived value. (주목해야 할 부분: 가격과 자각 가치)
• 상품 리뷰 등 긴 글을 요약할 때 유리

추론 (Inferring)

• 긍정, 부정 추론
  • 제품 리뷰의 긍정, 부정 추론 가능
  • 구체적으로 어떠한 감정을 담고 있는지 또한 추론 가능
    • e.g. Identify a list of emotions ... (여러 감정을 파악하여라)
• 정보 추출
  • 제품 리뷰에서 제품명, 회사명 추출 가능
  • 감정, 정보 등 여러 가지의 정보를 한꺼번에 추출할 수 있음
    • e.g. Identify the following items .. 1) sentiment 2) item purchased by review 3) company that made the item ...
• 주제 추론
  • 글에서 이야기하고 있는 주제 추론 가능
    • e.g. Determine five topics that are being discussed ... (5개 토픽을 제시하여라)
  • 이를 응용해, 해당 글이 주어진 주제에 해당되는지 판별하고 이에 대해 사용자에게 알림을 주도록 코드를 작성할 수 있음

변형 (Transforming)

• 번역 (translation)
  • 특정 언어로 번역
  • 어떤 언어인지 판별(detect)
  • 여러 개의 언어로 동시에 번역하거나 여러 개의 언어를 동시에 번역
  • 격식을 차리거나(formal), 일상적이거나(informal), 특정한 역할을 부여하여 번역 가능
• 톤(tone) 변형
  • slang을 business letter 형식으로 변형 가능
• 형식(format) 변형
  • JSON을 HTML로 변형 가능
  • e.g. data_json = { "resturant employees" :[
    {"name":"Shyam", "email":"shyamjaiswal@gmail.com"},
    {"name":"Bob", "email":"bob32@gmail.com"},
    {"name":"Jai", "email":"jai87@gmail.com"}
    ]}
    prompt = f"""
    Translate the following python dictionary from JSON to an HTML \
    table with column headers and title: {data_json}
    """
  • 결과를 from IPython.display import display, Markdown, Latex, HTML, JSON
    display(HTML(response)) 코드를 활용하여 표현하면 아래 표 형식으로 재현됨
    
• 철자 및 문법 체크
  • e.g. Proofread and correct ... 를 사용해 모델에게 지시하면 철자 및 문법을 수정
  • from redlines import Redlines
    diff = Redlines(text,response)
    display(Markdown(diff.output_markdown))
    이를 사용하면 원래와 수정본이 어떻게 달라졌는지 한 눈에 확인 가능
    

확장 (Expanding)

• 짧은 글을 긴 글로 늘리는 데에 유용
  • e.g. 고객이 불만을 가진 리뷰에 대해 자동완성 이메일 작성 가능
• Temperature
  • 모델 답변에 임의성을 부여하여 다양성을 증대시킬 수 있는 파라미터
    
  • 신뢰성과 예측가능성을 요구하는 태스크에 대해서는 temperature = 0 사용 가능
  • 다양성을 요구하는 태스크에 대해서는 temperature > 0 사용 가능

챗봇 (Chatbot)

• OpenAI API Call
  
  • role에 따라 다른 역할 부여 가능
    • system: 전체적인 instruction
    • user: 사용자가 모델에게 주는 input
    • assistant: 모델이 사용자에게 주는 output
      
    • context에 지속적으로 사용자의 발화, 모델의 발화가 추가되면 모델은 이전의 대화 내용을 기반으로 답변을 생성할 수 있음
      

후기

• 생각보다는 단순한 프롬프트 엔지니어링 기법만 소개되어서 아쉬웠음
• 하지만 만약 프롬프트에 대해 잘 모르거나, ChatGPT를 이용해서 간단한 서비스를 만드려고 하는데 어떻게 코드를 짜야 할지, 어떤 기능을 활용해야 할지 모른다면 한번쯤 들어볼만한 강의 (for beginners)