이 기사의 내용은 Ibrahim John의 "The Art of Asking ChatGPT"(ChatGPT에 질문하는 기술)을 기반으로 합니다.
머리말
오늘날 ChatGPT는 사람들이 질문을 입력하고 답변을 얻을 수 있어 점점 더 많은 사람들의 호감을 얻고 있습니다. 그러나 간단한 질문과 답변 외에도 ChatGPT에는 숨겨진 질문 방법이 많이 있습니다. 오늘은 Prompt 기술을 사용하여 ChatGPT의 방대한 데이터에서 고품질 답변을 추출하는 방법을 소개합니다. ChatGPT의 비밀을 함께 풀어보시죠!
다음은 이 문서의 디렉토리입니다.
2. ChatGPT에서 질문하는 데 도움이 되는 Prompt 사용 방법
1. 프롬프트란?
Prompt를 사용하여 ChatGPT에서 고품질 답변을 얻는 방법을 소개하기 전에 Prompt가 무엇인지 간단히 설명하겠습니다.
Prompt는 2015년 OpenAI에서 출시한 자연어 처리 모델입니다. 강력한 GPT(Generative Pre-training Transformer) 처리 모델을 기반으로 합니다. 이 처리 모델은 대규모 데이터로 사전 훈련되고 레이블이 지정된 데이터로 미세 조정되어 고품질의 자연어 표현을 생성한다는 큰 이점이 있습니다. Prompt 처리 모델이 날마다 발전하고 있지만 연구자들은 여전히 몇 가지 문제를 발견합니다. 예를 들어 단일 교육으로는 생활 시나리오를 완전히 다룰 수 없어 질문자가 예상 답변을 얻을 수 없습니다. 따라서 모델에 대한 적절한 입력을 제공하는 것이 점점 더 중요해졌습니다.다음 섹션에서는 몇 가지 일반적인 질문 모델을 소개하겠습니다.
(사진은 인터넷에서 퍼옴)
2. ChatGPT에서 질문하는 데 도움이 되는 Prompt 사용 방법
우리가 질문을 검색할 때 사용했던 방법을 기억해 보세요. bar 또는 더 간단한 방법은 "xxx star" 및 "xxx enterprise"를 직접 입력하고 Enter 키를 눌러 필요한 정보를 찾는 것입니다. Prompt에서는 이 검색 방법을 "샘플 0개, 샘플 1개, 샘플 몇 개 프롬프트 방법"이라고 합니다. 요컨대, 최소한의 예를 사용하거나 예를 전혀 사용하지 않고 대규모 언어 모델 예측에서 자연어 버전을 생성합니다. 위의 예와 마찬가지로 우리는 별이 누구인지 전혀 모르지만 모델은 검색 참조를 위해 예측 방식으로 별의 정보를 출력할 수 있습니다. 이 효율적이고 지능적인 검색 방법은 많은 양의 데이터와 강력한 알고리즘을 사용하여 보다 정확하고 편리한 정보 획득 경험을 제공합니다. 위의 예를 읽은 후 Prompt의 지능형 검색 방법에 대해 알고 계십니까? 다음으로 편집자는 일반적으로 사용되는 다른 Prompt 질문 방법을 소개하고 이 Prompt 언어 모델의 매력을 함께 살펴보겠습니다.
2.1 시드 워드 프롬프트
시드 단어 힌팅은 시드 단어를 입력으로 사용하는 자연어 생성 기술입니다. 사용자는 특정 시드 단어나 구를 사용하여 ChatGPT의 출력을 제어할 수 있습니다. 시드 단어 프롬프트의 프롬프트 공식은 시드 단어 또는 구 뒤에 "다음 시드 단어를 기반으로 텍스트를 생성하십시오"라는 명령이 있습니다. 다음은 시드 단어를 사용하여 질문하는 몇 가지 예와 공식입니다.
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시나리오: 텍스트 생성, 농구에 대한 이야기를 생성하려고 합니다.
시드 단어: "농구".
프롬프트 공식: "다음 시드 단어를 기반으로 텍스트를 생성하십시오: 농구"
2. 시나리오: "대학 입시"를 주제로 기사를 쓰고 싶습니다.
종자어: "대학 입학 시험".
프롬프트 공식: "저자는 "대학 입학 시험"을 시드 단어로 사용하여 200자의 짧은 기사를 생성하십시오."
(시드 단어 힌트 사용)
2.2 대화 프롬프트
대화 프롬프트는 둘 이상의 엔터티 간의 대화를 시뮬레이션하는 텍스트입니다. 모델에 컨텍스트와 역할 엔터티 세트를 제공하고 이들 간의 대화를 생성할 수 있습니다. 이 모드는 대화 시뮬레이션, 챗봇 생성 등에 유용합니다. 퀘스트는 매우 유용합니다. 다음은 대화 상자 프롬프트에 대한 몇 가지 예와 공식입니다.
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시나리오: 대화 생성, 휴대폰 판매자와 구매자 간의 대화를 생성하고 싶습니다.
작업: 휴대폰 판매자와 구매자 간의 대화를 생성합니다.
프롬프트 공식: "다음 컨텍스트에서 휴대폰 판매자와 판매자 간의 대화를 생성하십시오."
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장면: 이야기 쓰기, 나는 공원에서 유쾌한 염소와 대머리 창의 만남에 대한 이야기를 쓰고 싶습니다.
작업: 공원에서 만나는 Pleasant Goat와 Bald Qiang에 대한 이야기를 만듭니다.
즉각적인 공식: "공원에서 만나는 Pleasant Goat와 Bald Qiang의 이야기에서 그들 사이의 대화를 생성합니다."
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시나리오: 챗봇 개발.
작업: 어린 아이들을 위한 안전 교육을 촉진하는 챗봇을 생성합니다.
프롬프트 공식: "아이가 안전 교육 주제에 대한 정보를 요청할 때 챗봇을 위한 전문적이고 정확한 대화를 생성하십시오."
(대화 프롬프트)
2.3 격려 힌트
격려 힌트 팁은 ChatGPT가 생각을 하도록 유도하는 일종의 기술적 힌트입니다. 사용되는 방법은 질문이나 질문할 주제 앞에 "생각해 봅시다" 문장을 추가하는 것입니다. 이 모드는 기사 작성에 유용하며, 다음 예제와 같이 매우 유용합니다.
시나리오: 지구 온난화가 인간에게 어떤 피해를 줄지 이해하고 싶습니다.
과제; 지구 온난화가 인간에게 미치는 피해를 이해합니다.
프롬프트 공식: "지구 온난화가 인간에게 어떤 피해를 줄지 생각해 봅시다."
이 예의 질문은 "지구 온난화가 어떤 피해를 가져올 것인가"보다 더 자세한 답변을 얻을 것입니다.
("생각해 봅시다" 프롬프트)
2.4 지식 통합을 위한 팁
지식통합은 기존의 지식을 정보로 통합하거나 서로 다른 정보를 연결하는 모델을 활용한 기술로, 기존 지식체계를 기반으로 새로운 지식을 창출하는 기술입니다. 다음은 지식 통합을 위한 몇 가지 예와 공식입니다.
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시나리오: 이차방정식에 대한 지식과 같은 우리에 있는 닭과 토끼에 대한 지식을 결합하고 싶습니다.
과제: 이차방정식의 지식과 닭과 토끼의 지식을 같은 우리에 결합
프롬프트 공식: "이차 방정식에 대한 기존 지식을 하나의 변수로 통합: 닭과 토끼가 같은 우리에 있음"
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시나리오: 이차 방정식에 대한 지식을 같은 우리에 있는 닭과 토끼에 대한 지식과 연결하고 싶습니다.
과제: 하나의 변수에 있는 이차방정식 지식과 같은 우리에 있는 닭과 토끼에 대한 지식을 연결합니다.
프롬프트 공식: "다음 정보를 관련 논리 및 방식으로 연결하십시오: 하나의 변수에 이차 방정식. 같은 우리에 있는 닭과 토끼."
(지식통합팁)
2.5 자체 일관성 힌트
자체 일관성 힌트는 ChatGPT 출력이 제공된 입력과 일치하는지 확인하는 방법입니다. 이 방법은 데이터 값의 검증 및 검증에 매우 중요한 역할을 합니다.다음은 자기 일관성의 몇 가지 예와 공식입니다.
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시나리오: 보고 플러그인과 일치하는 제품 리뷰를 생성하고 싶습니다.
작업: 보고 추가 기능 제품에 대한 검토를 생성합니다.
프롬프트 공식: "보고서 플러그인 제품 정보와 일치하는 제품 리뷰를 생성하십시오."
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시나리오: 주어진 등급 정보 데이터 세트의 일관성을 확인합니다.
작업: 등급 데이터의 일관성을 확인합니다.
프롬프트 공식: "텍스트가 일관성이 있는지 확인하십시오. "데이터에 따르면 5학년 2반의 평균 수학 점수는 75점이지만 최소 점수는 40점입니다. "
(자체 일관성 프롬프트)
2.6 감정 분석 팁
감성 분석 프롬프트는 이름에서 알 수 있듯이 텍스트의 감성 색상이나 태도를 분석할 수 있는 모델로, 입력된 정보를 기반으로 이 정보의 감성이 긍정적인지, 부정적인지 또는 중립적인지를 판단할 수 있습니다. 자체 일관성으로 분석 가능 보고서 플러그인 제품 리뷰의 감성 색상:
시나리오 : 리포트 플러그인의 상품평 감정색 분석
프롬프트 공식: "다음 고객 리뷰[보고서 플러그인 제품에 대한 리뷰 삽입]에 대한 감정 분석을 수행하고 긍정적, 부정적 또는 중립으로 분류합니다."
(감정 분석 팁)
2.7 훈련 ChatGPT
Training ChatGPT는 섬세한 작업입니다.지속적으로 특정 유형의 질문을 함으로써 다양한 대화 시나리오에서 이러한 유형의 질문에 대한 모델의 민감도를 개선하여 이러한 질문에 적절한 답변을 제공할 가능성이 더 높아졌습니다. . 예를 들어 번역 전용 대화를 원하는 경우 대화의 첫 번째 문장에서 다음과 같이 말할 수 있습니다. 내 지시에 따라 답변의 품질을 지속적으로 개선하기 위해 답변을 자체 최적화합니다.
3. 요약:
위에서 언급한 몇 가지 방법 외에도 ChatGPT에는 다양한 응용 분야가 있습니다. 예를 들어 테이블 플러그인의 편집 도구로 사용하여 작업 효율성과 정확성을 향상시키기 위해 테이블 데이터를 수정하고 최적화할 수 있습니다. ChatGPT는 대규모 데이터 세트를 학습하여 테이블의 컨텍스트와 구조를 식별 및 분석하고 해당 텍스트 설명을 생성할 수 있습니다. 날짜, 숫자, 텍스트 및 기타 정보와 같은 데이터 및 필수 형식 요구 사항을 입력하면 ChatGPT가 요구 사항을 충족하는 양식을 자동으로 생성하여 지속적인 학습 및 최적화를 통해 처리 정확도를 향상시킵니다. 또한 ChatGPT는 다른 데이터베이스 및 플러그인과 통합되어 기능 및 응용 프로그램을 확장할 수 있습니다 . 이러한 방식으로 ChatGPT는 테이블 데이터를 처리하고 작업의 효율성과 정확성을 촉진하며 많은 분야와 산업에 서비스를 제공할 수 있는 광범위한 응용 가능성을 제공하는 데 도움이 되는 매우 유용한 도구가 되었습니다.
참조:
이브라힘 존——《The Art of Asking ChatGPT》