GPT-4를 사용한 인공지능 모델의 발전이 빠르게 이루어지고 있지만, 이를 효과적으로 활용하는 방법은 여전히 중요합니다. 최근 연구 결과에 따르면, 특히 간결한 프롬프트가 더 나은 결과를 제공한다고 합니다. .이번 글에서는 GPT-4를 더 효과적으로 사용하기 위한 방법에 대해 알아보겠습니다.
간결한 프롬프트가 중요한 이유
GPT는 이미 방대한 양의 상식을 학습했기 때문에, 프롬프트가 간결할수록 더 정확한 결과를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 주(State) 목록을 나열하는 대신, 단순히 주 이름을 요청하는 것이 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다. 이는 모델이 불필요한 정보에 의해 혼란스러워지는 것을 방지하기 때문입니다.
OpenAI Chat API의 강력한 기능
OpenAI의 Chat API만으로도 충분히 강력한 기능을 구현할 수 있습니다. Langchain 등의 추가 도구 없이도 JSON 추출 같은 필요한 기능을 간단하게 구현할 수 있습니다. 또한, GPT 모델 업그레이드 시에도 코드베이스의 문자열 하나만 수정하면 되는 간편함이 있습니다.
에러 처리와 입력 길이 제한
OpenAI API를 사용할 때는 에러 처리와 입력 길이 제한을 고려해야 합니다. GPT는 아무것도 찾지 못하는 경우를 처리하는 것이 어려울 수 있습니다. 이럴 때는 프롬프트에서 빈 값을 리턴하도록 하거나, 입력이 비어있을 때 프롬프트를 보내지 않는 것이 해결책이 될 수 있습니다.
GPT의 출력 제한
GPT-4의 입력 제한은 128k 토큰이지만, 출력 제한은 4k 토큰에 불과합니다. 이는 JSON 객체 목록을 요청할 때 10개 이상의 아이템을 안정적으로 생성하기 어렵다는 의미입니다. 따라서 출력 길이를 고려한 프롬프트 설계가 필요합니다.
벡터 데이터베이스와 RAG/임베딩의 한계
일반적인 용도에서 벡터 데이터베이스와 RAG(임베딩)는 큰 도움이 되지 않을 수 있습니다. 검색 이외의 용도로는 RAG가 잘 동작하지 않으며, 관련성 판단의 어려움, 데이터 격리 문제, 사용자 만족도 저하 등의 이유로 실용성이 떨어질 수 있습니다. 따라서, 복잡한 쿼리 생성이나 패싯 검색에 GPT를 사용하는 것이 더 적합합니다.
GPT의 환각 문제
GPT는 주어진 텍스트에서 정보를 추출하는 데 있어 매우 신뢰할 만한 결과를 제공합니다. 그러나 충분한 컨텍스트가 주어지지 않으면 헛것을 만들어낼 수 있습니다. 따라서 프롬프트를 설계할 때는 충분한 정보를 제공하고, GPT의 응답을 잘 다루는 것이 중요합니다.
미래의 전망
현재로서는 GPT-4를 최적화하여 활용하는 것이 현실적인 선택으로 보입니다. 트랜스포머 모델과 웹 데이터, 대규모 인프라만으로는 AGI(Artificial General Intelligence)에 도달하기 어려울 수 있습니다. 따라서 GPT-5의 성능이 GPT-4 대비 혁신적이지 않더라도, 최적의 프롬프트 설계와 응용에 집중하는 것이 중요합니다.
참고 자료: kenkantzer, “Lessons after a half-billion GPT tokens”