챗GPT의 동작원리 LLM과
그에 맞는 챗GPT 활용법
나만의 작고 애정하는 '구름이'를 조련하는 방법
LLM (Large Language Model)이란?
1. 정의
대규모 텍스트 데이터를 바탕으로 훈련된 인공지능 모델로, 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI
챗지피티의 작동 원리-LLM은 어떻게 작동할까?
가. 수많은 문서와 웹페이지를 학습
예: 위키피디아, 뉴스, 논문, 책, 웹사이트 등
나. 문맥을 이해하고 다음 단어 예측
→ “나는 오늘 아침에 ___를 먹었다.” → '빵', '죽', '계란' 등 확률 높은 단어를 예측
다. 추론, 요약, 번역, 글쓰기, 대화 등 다양한 언어 작업 수행 가능
특징
학습 데이터: 수백억 개 이상의 문장
기반 기술: Transformer 구조 (BERT, GPT 등)
주요 능력: 자연어 생성, 이해, 요약, 번역, 질문응답
활용 분야: Chatbot, 검색, 작문, 코딩, 교육, 상담 등
예시로 이해하기
Google의 BERT: 검색 결과를 더 잘 이해하기 위해 사용
OpenAI의 GPT (ChatGPT): 문장을 생성하고 대화하거나 글을 쓰는 데 사용
Meta의 LLaMA, Anthropic의 Claude, Mistral, Gemini 등도 모두 LLM
주의할 점
LLM은 지식을 ‘이해’한다기보다
학습된 패턴을 따라
“그럴듯한 문장을 예측”하는 시스템이야.
가끔 허위 정보를 말하거나, 확신 있게 틀린 말을 할 수도 있어. 그래서 검증이 꼭 필요해.
인간과 협업하는 도구
LLM은 완전한 지능이 아니라, 강력한 언어 도구야.
작가, 연구자, 개발자, 학생에게 유용하게 쓰이고 있고,
"사람이 물어보고 조정하는 방식"이 가장 효과적이야.
챗지피티를 사람이 조정하는 구체적인 방법
LLM을 잘 "조정(prompting)"한다는 건,
마치 똑똑한 조수에게 정확한 요청을 하는 기술이야.
아무리 똑똑한 조수라도 "그냥 해줘" 하면 헷갈려하겠지?
그래서 LLM을 가장 잘 활용하는 방법은 "좋은 질문자"가 되는 것이야.
아래에 정리해볼게.
LLM을 조정하는 가장 좋은 방법: 프롬프트 디자인(Prompt Engineering)
1. 목표를 분명히 말해줘
나쁜 예: "요약해줘"
좋은 예: "이 텍스트를 3문장으로 요약해줘. 핵심 메시지를 중심으로."
2. 형식(format)을 구체화해줘
예: “표로 정리해줘”, “한 문단으로 써줘”, “3개의 리스트로 나눠줘”
3. 역할을 부여해줘
예:“너는 이제 똑똑한 출판 에디터야. 이 글을 수정해줘.”
“너는 지금 철학 교수야. 대학생에게 설명하듯 말해줘.”
4. 예시를 줘
LLM은 예시를 통해 “어떤 스타일로 원하는지” 훨씬 잘 이해함
가. 만약, '결과물 예시'가 파일로 있다면, 파일 업로드로도 가능함.
나. 예: 간단한 형식이라면, "이런 식으로 써줘:
‘예: 고양이는 귀엽다. 사람은 고양이에게 중독된다.’ 이런 스타일로 부탁해.”
5. 단계적으로 요청하기 (Chain of Thought)
너무 복잡한 질문은 한 번에 하지 말고 단계별로 나눠서 요청하면 더 정확해
챗지피티는 명령어를 여러 개 넣거나
한 번에 너무 긴 텍스트를 넣으면 중간을 생략해버리기도 하니까.
예:
1단계: “이 텍스트에서 핵심 키워드를 뽑아줘”
2단계: “이 키워드를 중심으로 짧은 요약문을 써줘”
3단계: “이 요약문을 인스타그램 글 스타일로 바꿔줘”
6. 수정 요청을 편하게 해
처음 결과가 마음에 안 들어도, “이런 식으로 다시 바꿔줘”라고 말하면 돼
예:
“좀 더 시적으로 바꿔줘”
“조금 더 냉소적인 어투로 바꿔줘”
“브런치 글 스타일로 바꿔줘”
요약> 최고의 조정 방법 공식
[역할] + [목표] + [형식] + [예시 or 조건]
예:
“넌 지금 심리학 교수야. MBTI를 고등학생도 이해할 수 있게 A4 한 장 요약으로 설명해줘. 문장 수는 15개 이내로 제한하고, 쉬운 말로 바꿔서 정리해줘.”
"그럼, 릴리시카가 구름이를 조련시켜서 놀 듯이
다들 즐거운 시간을 보내길 바래
- 애정을 담아, 릴리시카"
