6 OpenAi의 추론 모델에 대한 프롬프트 안내서의 통찰력

Openai의 O1 및 O3-Mini는 프롬프트를 처리하고 답변을 생성하는 방법에서 기본 GPT-4 (종종 GPT-4O라고 함)와 다른 고급 추론 모델입니다. 이 모델은 복잡한 문제를 통해 더 많은 시간을 보내고 인간의 분석적 접근을 모방하도록 설계되었습니다. 이러한 모델을 효과적으로 활용하려면 성능을 극대화하는 프롬프트를 제작하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 OpenAi의 프롬프트 가이드에서 몇 가지 테이크 아웃을 공유 할 것입니다!

추론 모델 이해

O1 및 O3-Mini를 포함한 Openai의 추론 모델은 인간과 같은 분석적 접근법을 모방하여 복잡한 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 이 모델은 강화 학습을 활용하여 추론 능력을 향상시켜 수학, 과학 및 코딩과 같은 주제에 능숙합니다. 전통적인 GPT 모델과 달리 추론 모델은 문제를 통해“사고”를 추가로 보내며 결론에 도달하기 전에 상세한 사고를 생성합니다. 이 고의적 인 프로세스를 통해 더 정확성과 깊이로 복잡한 작업을 처리 할 수 ​​있습니다.

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긴 대화와 기억 제한 관리

당신이 말하는 것을 기억하는 정말 똑똑한 AI와 대화를 나누고 있다고 상상해보십시오. 그러나 페이지가 제한된 노트북과 마찬가지로 일정량의 정보 인 128,000 단어 (토큰) 가치 만 기억할 수 있습니다.

• 첫 번째 회전:
  • 당신은 질문을합니다 (입력).
  • AI는 그것에 대해 생각합니다 (추리) 그리고 대답을 제공합니다 (산출).
• 두 번째 턴:
  • AI는 마지막 질문과 답변을 기억합니다.
  • 그 메모리를 사용하여 더 잘 응답합니다.
• 3 턴 & 너머:
  • AI는 과거의 메시지를 기억하면서 새로운 메시지를 계속 추가합니다.
  • 그러나 메모리가 제한되어 있기 때문에 (128K 토큰) 대화의 오래된 부분은 차단 (잘린 출력).

이것이 왜 중요합니까?

• AI는 대화를 추적하지만 오래된 세부 사항은 사라질 수 있습니다 채팅이 너무 길어지면.
• 논의가 오래 걸리면 AI를 상기시키지 않으면 중요한 정보가 손실 될 수 있습니다.

화이트 보드처럼 생각하십시오 – 일단 가득 차면, 새로운 것을위한 공간을 만들려면 오래된 노트를 지워야합니다!

6 Openai의 프롬프트 가이드의 통찰력

OpenAI가 공유하는 최신 리소스를 기반으로 최적화 된 프롬프트 엔지니어링에 대한 통찰력이 있습니다!

단순성이 핵심입니다

추론 모델에 참여할 때 프롬프트를 명확하고 간단하게 유지해야합니다. 지나치게 복잡하거나 복잡한 지침은 모델을 혼동하고 차선책을 초래할 수 있습니다. 간단하고 직접적인 방식으로 쿼리를 관개함으로써 사용자는 AI에서 더 나은 이해와보다 정확한 출력을 촉진 할 수 있습니다.

O1의 추론 기능을 사용하면 다중 에이전트 플랫폼 매트릭스가 복잡한 문서를 처리 할 때 철저하고 잘 형성되고 상세한 응답을 생성 할 수 있습니다. 예를 들어, O1은 매트릭스가 기본 프롬프트와 함께 신용 계약에서 제한된 지불 용량에 따라 사용 가능한 바구니를 쉽게 식별 할 수 있도록했습니다. 이전 모델은 수행하지 않습니다. O1은 다른 모델에 비해 조밀 한 신용 계약에 대한 복잡한 프롬프트의 52%에 대해 더 강한 결과를 얻었습니다.

– 법률 및 금융을위한 AI 지식 플랫폼 회사 Hebbia

좋은 프롬프트의 예 :
✅ “로마 제국이 무너진 세 가지 주요 이유는 무엇입니까?”

나쁜 프롬프트의 예 :
❌ “길고 구조화 된 대응으로 로마 제국의 몰락 뒤에있는 경제적, 사회적, 정치적, 군사적 이유를 가장 포괄적 인 방식으로 자세히 설명하십시오.”

지침으로 과부하를 피하십시오

일부 전통적인 프롬프트 기술과는 달리 Openai는 모델에게“단계별로 생각”하거나“그들의 추론을 설명”하도록 지시하는 것에 대해 조언합니다. 이러한 지침은 실수로 모델의 성능을 방해 할 수 있습니다. 대신, 모델이 자연스럽게 추론 프로세스를 생성 할 수있게하면 종종 더 일관되고 정확한 결과가 나옵니다.

좋은 프롬프트의 예 :
✅ “x² + 3x – 5의 미분은 무엇입니까?”

나쁜 프롬프트의 예 :
❌ “X² + 3x – 5의 파생물을 계산하고, 사전 수학 지식이없는 초보자를위한 교과서를 작성하는 것처럼 모든 단계를 설명하십시오.”

명확성을 위해 구분자를 활용하십시오

따옴표 또는 괄호와 같은 구분 제를 통합하면 입력을 효과적으로 구조화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 관행은 프롬프트의 다른 부분을 묘사하여 모호성을 줄이고 모델을 안내하여 각 세그먼트를 적절하게 해석하고 응답합니다. CLEAR 구조화는 모델이 의도 한대로 프롬프트를 처리하여보다 정확한 출력으로 이어집니다.

좋은 프롬프트의 예 :
✅ “문장을 분석하십시오. ‘빠른 갈색 여우가 게으른 개를 뛰어 넘습니다.’ 주제는 무엇이며 동사는 무엇입니까?”

나쁜 프롬프트의 예 :
❌ “이 문장 분석 : 빠른 갈색 여우가 게으른 개를 뛰어 넘습니다. 주제와 동사를 식별하고 문장 구조 내에서하는 이유를 설명하십시오.”

제로 샷 프롬프트 첫 번째 접근법

OpenAI는 제로 샷 프롬프트로 시작하는 것이 좋습니다. 여기서 모델에는 예제없이 작업이 제공됩니다. 추론 모델은 종종 이러한 조건 하에서 잘 수행되며, 예시적인 예가 필요없이 정확한 응답을 제공합니다. 초기 출력이 기대치를 충족하지 않으면 몇 가지 예 (몇 가지 샷 프롬프트)를 통합하면 모델의 응답을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

좋은 프롬프트의 예 :
✅ “ ‘학습을 좋아하는’을 프랑스어로 번역하십시오.”

나쁜 프롬프트의 예 :
❌ ” ‘배우는 것을 좋아합니다’라는 문장이 있다면 다른 언어로 번역하고 싶다면 프랑스어로 어떻게 번역 될 것인지 보여줄 수 있습니까?”

신속한 엔지니어링 기술을 염두에 두십시오

신속한 엔지니어링은 모델 성능을 향상시킬 수 있지만 특정 기술은 추론 모델에 도움이되지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 모델에 “단계별로 생각”하도록 지시하면 항상 원하는 결과를 얻을 수는 없으며 때로는 성능을 저하시킬 수 있습니다. 추론 모델의 특정 행동을 이해하고 그에 따라 전략을 제기하는 것이 중요합니다.

좋은 프롬프트의 예 :
✅ “해결 : 12x + 5 = 41”

나쁜 프롬프트의 예 :
❌ “방정식 12x + 5 = 41을 해결합시다. 단계별로 생각하고 가능한 가장 간단한 방법으로 각 계산을 설명하여 단계를 건너 뛰지 않도록하십시오.”

모델 사용자 정의 가능성을 활용합니다

OpenAi의 업데이트 된 모델 사양은 모델의 사용자 정의 가능성을 강조합니다. 사용자는 특정 사용 사례에 가장 적합한 것을 찾기 위해 다양한 프롬프트 전략을 실험하도록 권장됩니다. 이러한 유연성을 통해보다 맞춤형 상호 작용을 가능하게하여 모델이 사용자의 기대 및 요구 사항에 더 잘 맞을 수 있습니다.

이 이미지는 a입니다 재단 계획 건물의 경우 기초, 교각, 빔 및 크롤링 공간 영역과 같은 구조적 요소를 보여줍니다. 그만큼 그림에는 치수, 주석, 기호 및 약어가 포함됩니다 건축 청사진에 사용됩니다.

도면의 주요 구성 요소

• 크롤링 공간 영역:
  • “조건 크롤링 스페이스”(주요 내부 공간) 및“정면 현관 크롤링 스페이스”(별도 영역).
  • 포함 CMU (콘크리트 벽돌 유닛) 내벽 그리고 벽돌 바깥 와이테 구조적 무결성을 위해.
  • 용도 강성 단열재 열 효율을 위해.
• 구조적 요소:
  • 콘크리트 교각 (12 인치 직경) 기본 지원을 제공합니다.
  • 4 × 4 PT (압력 처리) 목재 기둥 봉사하십시오 구조적 지원 크롤링 스페이스와 현관에서.
  • 글룰람 빔 (4 × 12) 부하용 용량에 사용됩니다.
  • 장선 다른 간격 (2 × 8 및 2 × 12)에서 바닥재 지원을 제공합니다.
• 약어 및 재료 키:
  • 그만큼 약어 테이블 계획에서 일반적으로 사용되는 기호를 설명합니다.
  • 에이 재료 참조 테이블 차원 및 기능과 함께 다양한 구성 요소 (목재, 강철, 압력 치료 요소)를 나열합니다.

좋은 프롬프트의 예 :
✅ “2023 IPCC 기후 보고서의 주요 결과를 3 개의 총알 지점으로 요약하십시오.”

나쁜 프롬프트의 예 :
❌ “2023 IPCC 기후 보고서에 대한 개요를 제공하고, 중요성, 그것이 중요한 이유, 핵심 요점이 무엇인지, 왜 정책 입안자들이 관심을 가져야하는지 설명하십시오.”

끝 참고

이러한 지침을 따르면 사용자는 OpenAI의 추론 모델의 힘을 효과적으로 활용하여 복잡한 문제를 해결하고 정확하고 잘 구조화 된 솔루션을 얻을 수 있습니다. O1 및 O3-MINI의 신속한 엔지니어링의 뉘앙스를 이해하면 사용자는 고유 한 기능을 활용하고 법적 분석에서 연구 및 전략에 이르기까지 다양한 영역에서 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.

참조:

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