박재천의 디지털경제 이야기 <33> ChatGPT 사용법③ 문장양식을 지정 > News Insight

자연어처리(NLP)의 주요 과제 중 하나는 딥러닝 모델이 일상 언어의 복잡성을 이해하도록 가르치는 것이다. 여기에는 관용구, 풍자, 문화적 참조 뿐아니라 패턴, 감정, 심지어 단어 뒤에 숨겨진 의도까지 인식하는 방법을 학습한다.  

이를 달성하기 위해 NLP 시스템은 다양한 언어 데이터를 학습하여 문맥과 미묘한 의미를 더 잘 해석할 수 있도록 한다. 문맥을 이해하는 알고리즘은 이 과정에서 중요한 역할을 하며, 단어 또는 문장이 사용되는 특정 상황과 관련 정보를 고려하도록 훈련한다. 결과적으로 정확한 번역, 감정 분석 및 특정 스타일의 문장 생성을 가능하게 한다. NLP 알고리즘은 점점 더 정교해져, 언어의 의미와 뉘앙스를 알아차리고 문맥적으로 적절하게 이해하고 응답하는 능력은 계속 향상되고 있다.  

ChatGPT는 다양한 양식으로 응답을 작성할 수 있는 능력을 훈련 받았다. 우리가 원하는 스타일을 지정하면, 그런 모양으로 꾸며 준다. 따라서, 프롬프트를 입력할 때 응답 스타일을 분명히 지정해주면 보다 마음에 드는 결과를 얻을 수 있다. 많이 사용되는 몇 가지 스타일; 정보 제공형, 설득형, 묘사형, 서사형, 지시형을 예시하고 설명해 본다. 

 1. 정보 제공형:  정보를 명확하고 정확하게 전달하는 데 사용된다. 주로 사실 질문에 답하거나 개념을 설명할 때 사용된다. 

 2. 설득형:  독자를 설득하거나 영향을 미치기 위해 설계된 언어를 사용한다. 주로 마케팅, 주관적의견 또는 상품을 홍보하는 맥락에서 일반적으로 사용된다. 

 3. 묘사형: 형용사와 이미지를 풍부하게 사용하여 독자에게 그림을 그려주는 것을 목표로 한다. 장면을 설정하거나 제품, 장소 또는 이벤트 상황을 설명하는 데 적합하다. 

 4. 서사형: 이야기 양식을 말한다. 시작, 중간, 끝으로 구조화되어 있는 경우가 많다. 

 5. 지시형: 단계별 지침이나 요령을 제공하는 양식이다. 주로 튜토리얼, 사용 방법, 가이드 또는 레시피에서 사용된다. 

ChatGPT는 이외에도  수 많은 양식을 생성할 수 있다. 인터넷에서 발견되는  다양한 데이터 소스를 사용하여 다양한 스타일을 이해하고 생성할 수 있도록 개발되었기 때문이다. 기사, 연구 논문, 대화 기록, 소설, 기술 문서 등 여러 출처의 텍스트가 훈련에 사용되었다.  또, 다양한 주제와 포맷의 텍스트가 사용되었다.  

이렇게 훈련된 ChatGPT는 맥락에 맞으며 다양한 양식의 응답을 생성하는 능력을 갖추고 있다. 데이터 세트와 훈련 과정의 구체적인 내용은 독점적이며 자세히 공개되지 않는다. 그러나 프롬프트를 이용할 때 원하는 양식이 무엇이던 특정하여 마음에 드는 스타일을 요구해 보자, 우리가 몰랐던 ChatGPT의 능력을 확인하고 보다 생산성 있는 결과를 얻을 수 있을 것이다. ​ 

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