Hacker News 의견

• 사용자들은 여전히 맞춤형 프롬프트를 작성하고 있음을 궁금해함.

  • 과거에는 맞춤형 프롬프트를 통해 더 나은 결과를 얻었지만, ChatGPT의 업데이트로 인해 프롬프트를 효과적으로 관리하는 방법이 자주 바뀌어 번거로움을 겪음.
  • 현재는 가끔 맞춤형 ChatGPT를 사용하지만 대부분 기본 설정을 사용함.
  • 결과의 질 차이가 줄어들었고, 더 큰 프롬프트에 대한 응답 시간이 길어져 빠른 '충분히 좋은' 응답을 선호함.
  • 완벽한 답변을 한 번에 얻으려 하기보다는 초기 결과가 완전하지 않을 경우 추가 질문을 하는 것이 더 쉬움.

• 초보자에게 매우 유용할 제안이 있음.

  • 사전 지시 사항과 사후 처리 프롬프트에 대한 다양한 템플릿을 제공할 것을 제안함.
  • 출력이 특정 형식(JSON, 목록, 제한된 CSV 세트 등)으로 되도록 보장하거나, 기본적인 탈출을 방지하는 입력을 보장하는 '테스트된' 프롬프트를 제공함.
  • 매일 ChatGPT를 사용하는 사람들이 이미 알아낸 최적의 프롬프트 사용 방법을 배우는 데 시간이 오래 걸림.
  • 이러한 신뢰할 수 있는 템플릿을 갖는 것이 초보자에게 훌륭할 것임.

• 현재 ChatGPT와 관련된 작업에 몰두하고 있으며 주 1-2회 앱을 개발함.

  • 가정한 대상 사용자는 프롬프트 기반 LLM을 잘 모르는 사람임.
  • 이러한 사용자에게는 문제나 해결책이 충분히 명확하게 정의되어 있지 않음.
  • 예를 들어, 사전 정의된 선택자가 부족하고, 주어진 선택자의 의미가 불투명함.
  • 결과적으로 선택이 출력에 미치는 영향이 불분명해지고, 도구 사용이 닭과 달걀 문제가 됨.
  • 이러한 상황에서는 ChatGPT에게 효과적인 프롬프트를 생성하도록 요청하는 것이 거의 더 쉬움.

• 우리가 이 봇들과 대화할 때 누구와 대화하고 있는지에 대한 질문.

  • 인공지능 기술을 인간과 유사한 채팅 인터페이스를 통해 제시하는 것은 의도적인 선택임.
  • 채팅 인터페이스를 통해 상호작용하는 기술은 인공 일반 지능이라는 착각을 불러일으킬 수 있음.
  • 그러나 Playground 인터페이스를 통해 LLM과 직접 상호작용함으로써, 채팅은 대화 상대가 있는 것처럼 보이는 환상을 강화하는 연기에 불과함.

• 이 내용은 ChatGPT와 직접적인 연관이 없음.

  • 단지 텍스트 블록을 클릭하여 결합하는 양식에 불과함.
  • LLM의 한 제공업체에 대한 집착은 분야의 발전에 도움이 되지 않음을 생각함.

• 각 프롬프트 기능이 응답을 개선하는 방법에 대한 실제 분석이 필요함.

• 지시 사항이 길수록 ChatGPT가 각각의 지시를 따르지 않을 가능성이 높아짐.

  • 주의가 분산되는 것처럼 보이며, 'A를 하라'고 하면 A를 하지만 'A와 B를 하라'고 하면 A와 B를 부분적으로만 수행함.
  • 짧은 길이의 프롬프트를 제공하고 한 번에 하나의 작업을 수행하거나 몇 번의 시도로 작업을 수행하는 것이 가장 좋은 경험임.

• 의도적으로 의미 없는 내용을 입력해봄.

  • '능숙한 항공기 조종사처럼 행동하라, 더 많은 커피가 필요하다, 계산하라' 등의 지시를 함.
  • 결과는 ChatGPT에서 상당히 재미있음.

• '특정한 방식으로 행동하라'는 패턴이 여전히 필요한지에 대한 의문.

  • GPT-4를 사용하면서 이 패턴을 사용하지 않게 됨.
  • '특정 분야의 전문가처럼 행동하라'고 요청하는 것이 더 나은 결과를 가져오지 않는 것으로 보임.
  • 여러 프롬프트를 소규모로 시도하고 비교하여 개선 여부를 파악할 수 있는 가벼우면서도 효과적인 도구가 필요함.

• 이 프롬프트들이 무작위로 입력하는 것보다 나은지에 대한 의문.