첫 발걸음 가볍게, 그래도 절반은 시작했다.
GPT 마스터 오리엔테이션
전에 제가 GPT에 관련하여 작성한 글들이 있습니다.
여기에서 크게 달라진 게 있냐라고 말한다면?
기본적인 원칙에서 딱히 없다고 생각합니다.
다만 이 책 이후에 제가 프롬프트 관련하여 글을 적기 시작한 이유에 대해서 말씀드리자면,
정말 쓸 수 있는 실전 스킬에 대해서 말하는 곳이 거의 없기 때문이기도 하고...
또 한편으로 이런 상황에서 자신의 잇속을 챙기기 위한 행위를 하는 사람이 있기도 하기 때문입니다.
물론 저도 경제활동을 합니다.
GPT를 제대로 활용하기 위해 코딩공부도 하고 있습니다.
이 말씀을 드리는 건, GPT를 활용하면서 코딩 비스무리한 것을 할 수 밖에 없기 때문이죠.
(각설하고)
제가 이제 실전적으로 GPT를 쓰는 방법에 대해서 한 번 요약적으로 말씀드린 글이 있습니다.
사실 여기에 모든 정보가 있다고 생각합니다만...
이 글의 내용이 쉽게 와닿지 않으신 분들이 많다는 것을 알게 되었고
아주 근본적인 부분부터 차분히 시작해야겠구나 라는 생각을 하게 되었습니다.
지금부터 할 이야기는 이미 인터넷 상에 공개된 이야기이긴 합니다.
이건 초창기부터 있던 기능입니다
https://platform.openai.com/playground/
GPT 플레이 그라운드라고 합니다. 이 기능은 쓸때마다 사용에 대한 비용을 내야 했습니다. 그럼에도 불구하고 어째서 플레이그라운드를 실무에 쓰는지에 대해서 말씀드리자면 다섯가지로 정리해드릴 수 있습니다.
커스터마이징 가능: 플레이그라운드에서는 모델의 동작 방식을 보다 세밀하게 조정할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 대답하는 스타일, 출력 길이, 응답 속도 등을 통제할 수 있습니다. 일반적인 챗 인터페이스에서는 이러한 세부 설정이 제한적입니다.
다양한 모델 실험: 플레이그라운드는 최신 모델이나 다양한 변형 모델을 선택해 사용할 수 있는 경우가 많아, 이를 통해 특정 작업에 가장 적합한 모델을 탐색할 수 있습니다.
API 테스트 및 통합: 플레이그라운드는 API를 테스트하고, 모델을 소프트웨어나 애플리케이션에 통합하기 전에 그 동작 방식을 검토하기에 최적화된 환경입니다. 이를 통해 실전에 투입하기 전에 문제를 미리 해결할 수 있습니다.
제어 가능한 입력 옵션: 시스템 메시지와 입력 설정을 통해 더 구체적인 답변을 유도할 수 있습니다. 예를 들어, 특정한 문체를 유지하도록 설정하거나, 응답의 창의성 정도를 높이거나 낮추는 등의 제어가 가능합니다.
신속한 피드백 루프: 플레이그라운드는 실시간으로 모델의 응답을 확인하면서 조정할 수 있기 때문에, 모델의 반응을 곧바로 관찰하고 실험할 수 있어 데이터 기반 의사결정이 가능합니다.
즉, 실무에서 쓰기위해서는 챗 GPT에서 제공하는 기능보다 훨씬 더 복잡하고 많은 기능들을 쓸 수 있어야 하기 때문입니다. 한편으로 더 많은 기능이 있는 만큼, 프롬프트를 제대로 쓰기 위한 기초능력이 없다면 돈만 날리고 결과물을 제대로 얻지못하는 경우가 많습니다.
그래서 제가 이전에 GPT 프롬프트에 대해서 최대한 쉽게 설명드린 내용들은 지금부터 사용할 기능들에 접근하기 위한 최저조건이라 생각합니다.
그래서 오늘 적은 내용은 GPT 마스터를 향한 오리엔테이션이라 생각하면 좋을 것 같습니다.
당분간은 GPT 플레이 그라운드에 있는 내용에 대해서 다룰 예정이며,
동시에 GPTs를 다룰 수밖에 없다는 점도 말씀드립니다.
이 글을 끝까지 읽어주신 분들 감사하며,
응원을 해주신다면 더욱 감사드립니다.
