프롬프트 최적화 전략을 소개합니다 | 안녕하세요. 데이터 리차드입니다.
AI를 활용하는 케이스들이 주변에서 점점 더 많아지고, 그리고 다양해지고 있습니다.
ChatGPT는 질문을 얼마나 자세하게 구성하느냐에 따라 대답의 품질이 달라지는데요.
이 때 사용할 수 있는 프롬프트 최적화 전략을 알려드릴게요.
1. 배경 설명
✔️ 당신이 누구인지 밝히세요.
✔️ 당신의 상황과 자격, 경험 등을 자세히 서술하세요.
2. 해결해야 하는 문제
✔️ 해결해야 하는 문제에 대해 설명하기 전에 상황, 배경에 대해 먼저 설명하세요.
3. 구체적인 지시
✔️ 구체적인 숫자와 형식을 정하세요. (3개의 리스트, 1개의 테이블)
✔️ 참고할만한 레퍼런스를 제공하세요.
✔️ 구체적인 예시는 항상 도움이 됩니다.
4. 수정 및 반복
✔️ 만약 원하는 결과가 나오지 않을시, 일반적으로 흔한 대답을 제외해달라고 부탁하세요.
5. 추가 프롬프트
✔️ 답변을 제공하기 전에 가장 유용한 답변을 생성하는 데 도움이 되는 추가 정보를 표시해 주세요.
✔️ 차근차근 생각하고 답변을 제공해주세요.
✅ 예시 프롬프트를 보여드릴게요.
Heterogeneous treatment effects
Propensity scores
Meta-learners
Causal forests
T-learner vs. S-learner
Conditional average treatment effect (CATE)
Doubly robust estimates Model misspecification
나는 현재 A/B testing을 공부하고 있는 대학원생이야.
위 개념들에 대해 처음 배우는 사람도 이해하기 쉽도록 개념을 정리해주고,
이해하기 어려운 용어들이 있다면,
비유와 예시를 들어서 알기 쉽게 차근차근 설명해줘.
각 리스트별로 대표적인 예시를 2개씩 보여주고
어떤 상황에서 사용되는지 친절하게 설명해줘.
마지막으로 출력한 내용을 1개의 표로 정리해줘.
차근차근 생각하고 답변을 제공해줘.
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