연구자들은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상을 위해 감정적인 자극을 프롬프트에 포함시키는 EmotionPrompt 방식을 개발했습니다. 이 방식은 심리학에서 영감을 받아, 감정적 문장을 프롬프트에 추가하여 모델의 반응을 향상시켰습니다. 연구 결과, 네 가지 다른 LLM에서 여덟 가지 작업의 성능이 10% 이상 향상되었습니다. 이 연구는 인간-LLM 상호 작용을 향상시키기 위한 새로운 접근법을 제시하지만, 일반화와 효과성에 대한 추가 연구가 필요하다.
건축가들은 복잡한 디자인 요구 사항과 부지의 특성을 고려하면서 다양한 디자인 전략을 탐색해야 합니다. Chat GPT는 이러한 과정을 지원하며, 텍스트 기반의 AI 도구를 통해 정보 검색 및 자동 큐레이션의 유용성을 보여줍니다. 이 글에서는 Chat GPT의 프롬프트 작성 방법과 그 응답의 효과를 설명하며, AI가 건축가의 작업 흐름을 어떻게 보완하는지를 탐구합니다.
ChatGPT를 활용하면 복잡한 사업 계획서 작성 과정을 단순화할 수 있습니다. 5개의 프롬프트를 통해 포괄적인 사업 계획서를 빠르게 작성할 수 있으며, 이를 통해 시간을 절약하고 사업에 집중할 수 있습니다.
대규모 언어 모델(LLMs)의 도구 사용 능력은 현재의 API와 암시적 추론의 제한에 의해 제한됩니다. 이를 해결하기 위해 CREATOR라는 새로운 프레임워크가 제안되었으며, 이는 LLMs가 자체 도구를 창조하게 함으로써 성능을 향상시킵니다. CREATOR는 기존 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보여주며, 새로운 데이터셋인 Creation Challenge를 통해 LLMs의 도구 창조 능력의 중요성을 강조합니다. 이 연구는 LLMs의 잠재력을 극대화하고 AI 시스템을 발전시키는 방향으로 나아가는 것을 보여줍니다.
OpenAI의 ChatGPT 4는 사용자 지정 지침 기능을 통해 개인과 기업에게 특별하고 맞춤화된 결과를 제공합니다. 이 기능의 원리를 정확히 이해하고 적절한 팁을 활용함으로써 사용자는 AI와의 상호작용을 크게 개선할 수 있습니다. 이는 일상의 업무를 더 높은 정확도와 편의성으로 지원하는 데 큰 도움이 됩니다.
