[GPT PROMPT] 1. 개론 (학습 환경 + LLM 기본 작동 원리)

서론

GPT를 응용한 프로그램 및 서비스 개발이 대유행이다.
인간의 추론보다 뛰어난 LLM의 등장으로 인간의 학습과 입력으로 시작되는 웹 서비스의 궁극적인 고객 가치 확보에 혁신이 진행중이다. 애플은 우리의 삶을 혁신하고 변화시키려는 목적 달성을 위하여 AI를 활용하려고 하고, 사용자 경험 개선과 개인 정보의 보호, 하드웨어 통합에 초점을 맞추고 있다. 

현 시점에서 대부분 사람들은 AI가 이미지, 영상, 텍스트를 생성과 같이 컨텐츠를 제작하는 역할을 한다고 인식하고 있고, 현실의 모든 데이터로 부터 만들어내는 인사이트와 추론으로 기대 이상의 무엇인가를 제안하기를 기대한다.

AI를 활용한 응용 서비스가 세상을 혁신적으로 바꾼 실제 사례는 아직 없는 것 같다.
(테슬라의 FSD가 결국 실현될 것으로 보지만 아직 시간이 많이 필요한 것 같다.)
하지만 많은 기업과 혁신가들은 다양한 시도를 하고 있고, 그 결과중에서 대중에게 강렬한 인식을 주는 것에는 우리들의 관심과 놀라움을 받고 있다.

웹 서비스의 기획과 개발 직무를 담당하고 팀을 리딩하고 있는 입장에서, AI를 활용하여 제품을 개선하는 노력은 당장에 수익적으로 큰 효과를 기대할 수 없을지 모르겠으나, 지속적으로 학습하고 다양한 시도를 해봐야할 것 같다.

본 글은 이러한 학습의 과정을 기록할 목적으로 작성되었으며, 서비스 모델 개선을 위한 Open AI GPT 프롬프트 활용에 초점을 맞추어 학습한다.

Open AI – Playground

GPT GUI 환경은 GPT 웹/앱과 OpenAI Playground, 2개로 구분된다. 

GPT 웹/앱 (ChatGPT)는 일반적인 메시지 형태의 프롬프트를 전송하기 위한 GUI 환경이며, 질문/응답 방식으로 자연스러운 대화가 가능하다.
https://chatgpt.com/

OpenAI Playground는 웹/앱의 단순 메시지 기반 질문/응답도 가능하고, 콘텐츠 생성도 동일하지만, 사용자 목적에 맞도록 프롬프트를 커스텀 하는데 필요한 콘솔과 다양한 설정을 제공하는 환경이다. 즉, 개발자 및 연구자를 위한 도구로 다양한 입력에 따라서 GPT 모델이 어떻게 응답하는지를 실험할 수 있는 환경이다.
https://platform.openai.com/playground/

OpenAI API는 프로그램 개발용으로 GPT 모델과 통신하는 코드 조각 및 API로 구성된다. https://platform.openai.com/docs/api-reference/assistants

LLM 작동 원리
너무 깊은 이론적 설명은 하지 않는다. 사실 못한다.

LLM은 다음 단어를 예측하는 게임이라고 표현할 수 있다. 즉 "강아지"라는 단어가 나오면, 어울릴 확률이 높은 다음 단어를 이어주면서 문장을 만들고, 문장보다 더 긴 글을 만들어내는 방식이다.

따라서 "System"에 제공한 정보가 일관성이 있고 주제에 부합한 내용이어야 좋은 답변을 받을 수 있다고 예측할 수 있다.

다음 글에서 프롬프트 디자인 (구조)를 기록한다.