GPT, 그들과 일하는 비법

GPT, 그들과 일하는 비법

AI 인턴들을 소개합니다

1. 손이 빠른 4명의 AI 인턴과 함께

손이 빠른 AI 인턴 4명과 함께 일하고 있습니다. 일단 뭔가를 시작하면 GPT, Bard, Bing, Claude 이렇게 4개를 띄워놓고 시작합니다. 제안서를 쓰기도 하고, 강연 의뢰가 들어오면 할당된 시간과 대상에 따라 컨셉과 목차도 바꾸고, 해당 업종에 따른 수정 하기도 합니다. 정기적으로 제품 리뷰 글도 쓰는데 맥락을 잡을 때 이용합니다. 새로운 지식을 학습 할 때 요점정리에 이용합니다. 다만 최근 지식들은 학습이 되어있질 않아 그냥 물어보면 안되고 PDF나 텍스트로 올린 후 요약 정리를 요청합니다. 요약은 기가막히게 잘해줍니다. 수많은 지식에 대해 단어와 단어 관계, 토큰과 토큰 사이의 상관 관계도가 잘 학습되어 있어서 그런것 같습니다. 플러그인에서 WebGPT 를 켜고 위키피디아 등 잘 정리된 사이트의 URL을 주고서 요약하는 방법을 사용합니다.

2. 스토리텔러들

몇 글자 분량의 이야기를 써달라고 하면, 만족스럽게 이야기를 만들어 줍니다. 이 부분은 실망한 기억이 없습니다. 그럴듯한 스토리는 정말 잘 써줍니다. 등장인물 배경 시대적 분위기 등 사전 정보를 넣어주면 넣어준 대로 잘해주고, 정보를 별로 넣지 않아도 잘 써줘서 만족스러웠습니다.

3. Python을 잘해요

Python 개발언어는 GPT-4가 잘해주니 GPT-4랑 주로 일하게됩니다. 다만 Claude-2 에다가는 얼마나 긴 코드를 다룰수 있는지 궁금해서 해보긴 했습니다. 뭐 딱히 기억날만한 이벤트가 없는 것을 보면, 대단하게 놀랄만한 것은 없었습니다. Python이 다른 언어에 비해 쉽긴 쉬운언어인지 LLM들이 Python 문법을 이해한 것 같습니다.

4. 정규직 전환을 앞두고

몇몇 인턴은 이제 보내주려하다가도 언제 또 업그레이드 되어 돌아올지 모르지 지우지는 않고 있습니다. 가끔 이전에 특정 업무는 잘했던 좋았던 추억이 미련으로 남아 다시 한번 물어보기도 합니다.

5. LangChain에 대해서 물어봤습니다

LLM 애플리케이션 개발로 핫한 LangChain을 GPT-4에 아무리 물어봐도 데이터가 없습니다. LangChain 진영에서는 GPT API를 엄청 쓰고 있는데 말이죠. 2022년 10월쯤에 등장했기 때문이라서 WebGPT 같은 플러그인도 써보지만, 기본 셋팅대로 사용해보면 검색 결과 상위 6개로부터 검색된 내용을 정리해서 알려주고 있는데 내용이 뒤죽박죽 되어 엉망이 되기도 합니다. 이런류의 최근 알려진 기술에 관한 지식은 Bard가 조금 더 낫습니다. Claude-2는 그마나 최근 자료를 학습해서 좀 잘 할 것 같아서 물어보면 종종 심하게 이상한 경우가 좀 있습니다. CLOVA-X는 열려있는 대화창의 히스토리를 너무 참조하는 것 같고요. 한번 잘못된 방향으로 빠지면 새 대화창을 열고 있습니다.