내 문체를 학습시킨 GPT 제작법

by SPECAL

Mar 2. 2025

자 이제 본편입니다. 이걸 하기 위하여 여기까지 달려왔어요

기존의 내용을 안 읽으셔도 괜찮지만, 오늘은 아래 글을 GPT로 분석시킬 예정이기에, 새로 들어오신 독자님은 반드시 이 글을 읽고 다음 내용을 읽어주시기 바랍니다.

18화 내 글 문맥에 따라 AI 성능이 달라져요?

아마 AI 쓰시다 보면 그런 순간이 있을 겁니다. 같은 질문은 해도 어떤 말은 알아먹고 어떤 말은 못 알아먹는 경우요, 이전글에도 예시로 보여드렸습니다만 실제로 문법 이후의 문제로 순서나

https://brunch.co.kr/@1212ac31a500435/215

자 그럼 오늘 준비한 프롬프트부터 보시죠

당신은 [AI]를 주제로 글을 쓰는 작가입니다. 다음 주어진 지침에 따라 글을 분석해
-주어진 텍스트를 참조하여 언어 스타일과 문체를 분석
-스타일이 유사한글을 작성할 예정이니 참조 가능한 형태로 분석
참조 텍스트 : [아마 AI 쓰시다 보면 그런 순간이 있을 겁니다.... 중략]

이 프롬프트 기반으로 제 글을 분석시켜보죠 우선 이지점에서는 언어스타일과 참조스타일을 정했습니다.

자주 쓰는 어휘나 문단구조를 학습시키는 거로 보시면 됩니다.

1. 톤 및 레지스터 대화체와 전문 용어의 혼용:
구어체 표현(예: “오케이”, “뭐”, “이해했어”)과 전문 용어(예: “Transformer 아키텍처”, “positional encoding”, “프롬프트”)가 혼합되어 있음.
직접적이고 명확함:
불필요한 장식을 배제하고 핵심만을 직접 전달하는 스타일을 유지함.

2. 문장 구조 및 서술 방식 두괄식 구조 채택:
주요 명령이나 핵심 정보를 문장의 초반부에 배치하여, 정보 우선순위를 명확히 함.
단문과 복문 병행 사용:
간결한 단문과 설명을 위한 복문을 적절히 혼합, 단계별 설명과 논리 전개가 돋보임.
의문문 및 반문문 활용:
독자에게 질문을 던짐으로써 문제 인식과 해결 방안을 자연스럽게 도출하도록 유도함.

3. 어휘 선택 및 기술 용어 사용 전문 용어의 활용:
AI 관련 기술 및 알고리즘(예: GPT, 프롬프트, 확률론)을 구체적으로 언급하여 전문성을 부여함.
일상어와의 병행 사용: 전문 용어를 일반 독자도 이해할 수 있도록 풀어 설명하는 방식으로 접근성을 높임.

4. 대화형 요소 및 지시 방식 독자와의 상호작용:
“왜 반말로 쓰냐고요?”, “두 문장을 번역해 봐” 등의 직접적인 지시와 질문을 통해 독자의 참여를 유도함.
반복 및 강조:같은 내용이나 핵심 메시지를 반복하여 강조, 중요 포인트의 이해도를 높임.

5. 실용성과 목적성 실제 사용 사례 및 예시 제시:
프롬프트 작성의 문제점과 해결 방법을 실제 예시와 비교를 통해 설명, 실무적인 접근법을 강조함.
오류 최소화를 위한 구조적 접근:
정보의 순서와 배치가 결과에 미치는 영향을 구체적으로 분석, 실질적인 개선 방향을 제시함.

음 분석 켜서 어디에 쓰게요?

오늘의 방식은 메모리 기능을 극한까지 활용한 방식으로 이전 대화를 기억시켜서 극한까지 뽑아먹는 방식을 활용할 거기에 선행분석을 시키는 겁니다. 우선은 좀 더 봐보시죠

전체적인 내용이 어떤가요?

제가 좋아하는 글쓰기 스타일을 참 논리적으로 잘 분석해 줬지만 중간중간에 틀린 내용이 있어요 직접적인 질문은 맞지만 두 문장을 번역해 봐 이건 GPT에게 시킨 거였으니까요 그래도 일단 전체 틀은 맞기에 다음 단계로 진행해 봅시다.

추가 분석을 수행해
-참조 텍스트를 분석하여 어떻게 논리적으로 주제를 전개하는지 파악
-주장이나 개념이 어떻게 발전되는지, 그리고 이들이 어떻게 결론을 이끌어 내는지를 분석

다음으로 학습시켜야 하는 건 저의 논리구조와 실제 결론을 내는 방식을 학습시켰습니다.

결국은 제대로 된 논리구조를 짜야하니 한번 이쪽도 굴리는 거죠

1. 논리 전개의 구조

문제 제기 및 도입:
텍스트는 독자의 경험을 기반으로 "AI 쓰시다 보면 그런 순간"이라는 서두를 통해 문제를 제기합니다. 이를 통해 독자가 공감할 수 있는 사례를 도입함으로써, 앞으로 전개될 논리의 필요성을 암시합니다.

예시와 구체적 사례 제시:
구체적 이미지 예시(예: 브런치 글 이미지)를 언급하며, 실제 상황에서 발생하는 문제(문법, 순서, 배치 등)를 구체적으로 제시합니다. 이를 통해 독자가 문제의 범위와 심각성을 명확하게 인식할 수 있도록 합니다.

기술적 배경 및 원리 설명:
“Transformer 아키텍처”, “positional encoding” 등의 전문 용어를 도입하여, 왜 순서나 배치가 AI의 인식에 영향을 주는지를 기술적 원리로 설명합니다. 이 과정에서 단순한 현상에 대해 기계적, 확률론적 접근으로 심도 있는 분석을 제공합니다.

문제의 원인과 해결 방향 제시:
프롬프트의 순서가 핵심 명령과 정보 우선순위 결정에 미치는 영향을 구체적으로 설명하면서, 왜 AI가 특정 정보에 집중하는지를 논리적으로 전개합니다. 이를 통해 “두괄식” 구조의 중요성을 강조하며 해결 방안을 제시합니다.

2. 주장 및 개념의 발전 과정

초기 주장 설정:
처음에는 AI의 언어 인식에서 문법 및 순서의 문제가 발생한다는 주장을 펼칩니다. 이는 독자의 주의를 끌고 문제의 존재를 확실하게 인지시킵니다.

전개 과정에서의 심화:

초기 주장을 바탕으로, 여러 사례와 구체적 예시(예: 동일 정보라도 배치 순서에 따른 인식 차이)를 통해 주장이 구체화됩니다.

기술적 근거 제시:
AI 모델의 내부 작동 원리(Transformer 구조, 확률론적 해석 등)를 설명하며 주장의 타당성을 강화합니다.

질문과 답변 형식의 반복:
“순서만 바꿨는데 이해를 못 하는 이유가 뭘까요?”와 같은 의문을 제기하고, 이에 대해 논리적 설명을 이어감으로써, 개념이 점차 심도 있게 발전하도록 유도합니다.

결론 도출로의 연결:

설명의 마지막 부분에서는 “프롬프트 내 명령어 순서”와 “핵심 정보의 우선 배치”라는 구체적 실행 방안을 제시하면서, 전체 논리의 결론을 이끌어냅니다. 이는 문제의 인식부터 기술적 원리 분석, 그리고 최종 해결 방향 제시까지 일관된 논리 흐름을 유지하게 합니다.

3. 결론 도출 방식
핵심 요점 재강조:
반복과 강조 기법(예: “결국”, “즉”)을 사용하여 독자에게 핵심 메시지(효율적 프롬프트 작성의 필요성)를 명확히 전달합니다.

실용적 제언 제시:
논리 전개의 최종 목표는 독자가 직접 적용할 수 있는 실질적 방안을 도출하는 것입니다. 예를 들어, “중요한 명령은 따로 체크”하는 등 구체적 실행 방법을 제공함으로써, 주장이 단순 이론에 머무르지 않고 실무에 적용 가능함을 명시합니다.

종합

참조 텍스트는 문제 인식 → 기술적 근거 제시 → 해결 방향 도출의 순환적 논리 구조를 따릅니다. 초반에는 독자의 경험에 기반한 문제 제기로 시작하고,

중반에는 기술적 원리와 구체적 예시를 통해 주장을 심화시키며,

마지막에는 반복과 강조를 통해 실질적인 해결책을 도출함으로써, 전체 논리 흐름이 일관되게 결론으로 이어집니다.

좋습니다. 이제 제 글을 어느 정도 학습시켰으니 한번 세부적인 지침을 줘볼까요?

작가가 작성한 텍스트의 스타일, 문체, 논리 전개 방식을 기반하여, 요소를 모두 통합하여 [AI로 글을 쓰는 프롬프트]에 대한 텍스트를 작성해
다음과 같은 지침을 지켜
-이 작업에서는 참조 텍스트의 특징을 반영할 것
-원본의 내용을 단순히 복사하거나 재사용하지 말 것
-새로운 주제에 주어진 특징들을 적용할 것

AI를 활용해 글을 작성할 때, 프롬프트 설계는 단순한 입력 이상의 의미를 갖습니다.

어쩌면 여러분은 “왜 같은 주제라도 프롬프트 순서만 바꿨는데 결과가 달라지는가?”라는 질문을 해본 적이 있을 겁니다.

이러한 현상은 AI의 내부 작동 원리—Transformer 기반의 모델이 입력을 순차적으로 처리하며, 초기 정보에 더 큰 가중치를 부여하는 특성—에서 비롯됩니다.

1. 프롬프트 구성의 중요성 핵심 정보 우선 배치:
프롬프트의 초반부에 주요 명령어나 핵심 개념을 배치하면, AI는 이를 우선적으로 해석합니다. 예를 들어 “전문적인 비즈니스 보고서를 작성하라”라는 핵심 지시가 앞에 위치하면, 이후 설명과 예시들은 해당 목표를 보완하는 역할을 하게 됩니다.
명확한 지시와 예시 제공:

“구체적인 사례를 들어 설명하라”, “논리적인 전개 방식을 사용하라” 등의 세부 지시를 함께 제시하여, AI가 단순한 문장 나열이 아닌 체계적인 글을 생성하도록 유도합니다.

2. 기술적 원리와 프롬프트의 상관관계 모델의 내부 메커니즘:
Transformer 모델은 입력된 전체 문맥을 하나의 연속된 정보로 인식하지만, 초반에 제시된 내용에 더 큰 영향을 받습니다. 이를 활용해, 프롬프트 상단에 “작성 목적”과 “대상 독자”를 명시하면 보다 일관된 결과를 도출할 수 있습니다.

정보 순서와 논리 흐름:

프롬프트 내에서 정보의 순서가 변경되면, AI가 연결 짓는 맥락 역시 달라집니다. 따라서 “문제 제기 → 분석 → 해결책 제시”의 두괄식 구조를 유지하면, 최종 결과물의 논리적 일관성을 확보할 수 있습니다.

3. 실질적 실행 전략 단계별 접근법:
첫 단계에서는 글 작성의 목표와 핵심 메시지를 명확히 하고, 두 번째 단계에서는 구체적 사례와 기술적 설명을 통해 주장의 근거를 마련합니다. 마지막 단계에서는 이 모든 정보를 통합해 결론을 도출하는 방식으로 진행합니다.
반복과 재확인:

중요한 지시 사항은 여러 번 반복해 강조하고, AI가 실질적으로 이해할 수 있도록 “핵심”이라는 키워드를 추가하는 것도 효과적입니다.

결론적으로, AI로 글을 쓰는 프롬프트는 단순한 입력이 아니라, 작가가 원하는 결과물을 구체적이고 체계적으로 유도하기 위한 도구입니다. 명확한 목표 설정, 핵심 정보의 우선 배치, 그리고 단계별 논리 전개를 통해, AI는 더욱 전문적이고 일관된 글을 생성할 수 있습니다.

실제 프롬프트를 구성할 때는 이론적 배경과 실무적 실행 전략을 동시에 고려해, 효과적인 글 작성 도구로 활용하시기 바랍니다

일단 1차적으로 작성하게 한글인데 여러분이 보기에는 어떠신가요? 솔직히 이상하죠? 논리구조도 뭔가 왔다 갔다 하고요 조금 더 프롬프트를 조절해 봅시다.

작가가 작성한 텍스트의 스타일, 문체, 논리 전개 방식을 기반하여, 요소를 모두 통합하여 [AI로 글을 쓰는 프롬프트]에 대한 텍스트를 작성해

다음과 같은 지침을 지켜

-이 작업에서는 참조 텍스트의 특징을 반영할 것
-원본의 내용을 단순히 복사하거나 재사용하지 말 것
-새로운 주제에 주어진 특징들을 적용할 것

실제 글의 구성은 다음을 따를 것
1. 서문
-의문을 제기하며 GPT는 글을 잘 쓰는데 제문체를 학습시킬 순 없을 까요?
프리뷰 형식으로 흥미유도
-"죽은 인터넷 이론"을 예시로 들어서 가능성을 제시

2. 본론 1
-글을 쓸 수 있다 설명하고, 글을 쓰는 프롬프트를 예시로 들것 실질적으로 활용되는 프롬프트나 쓰기 좋은 프롬프트를 활용할 것

3. 내문체를 학습시킨 GPT
-내문체를 학습시키는 과정을 위에 대화내용을 참조하여 설명할 것

4. 실제 글쓰기결과 -실제로 가능한지 세부적인 근거를 넣을 것

5. 결론
-가능하지만 아직은 부족하다 정도로 정리하며 마무리 적당한 제언을 넣을 것
->괜찮은 인용문을 사용하되 인용문이 누구의 말인지 넣고 영문과 국문 둘 다 넣을 것

1. 서문

GPT가 훌륭한 글을 써내지만, 그 글에 작가만의 제문체를 담을 수 있을지 의문이 듭니다. 한때 '죽은 인터넷 이론'이 암시했듯, 기계가 자동으로 생성하는 콘텐츠 속에서도 인간 고유의 창의력과 개성이 살아있을 가능성이 있음을 암시합니다. 이 글에서는 AI에게 작가의 독특한 스타일을 어떻게 전달하고 재현할 수 있을지, 그 가능성과 한계를 살펴보고자 합니다.

2. 본론 – 글쓰기 프롬프트 사용법

AI가 글을 쓸 수 있도록 하는 핵심 열쇠는 바로 명확하고 구체적인 프롬프트에 있습니다.

예를 들어, “당신은 노련한 작가입니다. 서문에서 독자의 호기심을 자극하고, 본문에서는 구체적인 사례와 함께 글쓰기 방법을 설명하며, 결론에서는 가능성과 부족함을 균형 있게 정리하라”는 식의 명령은 AI가 의도를 바로 이해할 수 있게 도와줍니다.

이러한 프롬프트는 처음부터 핵심 메시지를 제시하고, 이후 단계별로 필요한 내용을 논리적으로 전개하도록 유도합니다. 단순히 명령을 나열하는 것이 아니라, 전체 글의 흐름과 연결성을 고려해 구성되어야 합니다.

3. 내문체를 학습시킨 GPT

작가 고유의 문체란, 문법적 정확성을 넘어서서 개인적인 사고방식과 표현 방식을 의미합니다.

이를 AI에게 학습시키기 위해서는 작가가 이전에 작성한 텍스트들을 충분히 제공하고, 각 부분에서 강조하는 요소들을 명확히 해야 합니다. 예를 들어, 서문에서는 의문과 호기심을, 본문에서는 구체적인 설명과 사례를, 결론에서는 요약과 제언을 강조하도록 지시하는 식입니다. 이렇게 반복적인 지시와 예시를 통해 AI는 작가의 문체와 논리 전개 방식을 점차 내재화하게 됩니다.

4. 실제 글쓰기 결과

실제로 이러한 방식으로 프롬프트를 구성하면, AI는 처음 의문을 제기하는 서문부터 구체적인 글쓰기 방법과 사례 설명, 그리고 가능성과 부족함을 담은 결론까지 논리적으로 이어지는 글을 생성할 수 있습니다. 글의 흐름은 자연스러우며, 각 부분이 유기적으로 연결되어 전체적인 일관성을 유지합니다. AI는 주어진 지시를 토대로 작가의 스타일을 어느 정도 반영할 수 있으나, 세밀한 뉘앙스나 창의적 요소는 여전히 인간 작가의 터치가 필요한 부분임을 확인할 수 있습니다.

5. 결론

AI로 글을 쓰는 프롬프트는 충분히 효과적일 수 있으나, 완벽하게 작가 고유의 문체를 구현하기에는 아직 부족한 점이 있습니다. 이는 계속된 수정과 학습 과정을 통해 개선될 수 있는 부분으로, 당장은 보완이 필요합니다.

"Simplicity is the ultimate sophistication." – Leonardo da Vinci
"단순함은 궁극적인 세련미다." – Leonardo da Vinci

앞으로의 발전을 기대하며, 지속적인 연구와 실험이 AI와 인간 작가 간의 완벽한 조화를 이룰 날을 열어줄 것이라 믿습니다.