LLM 3대장 사용 후기

소개

LLM 3대장 ChatGPT, Claude, Gemini 를 비교하여 사용해보고 가장 좋은 워크 플로우 짜기에 도전

진행 방법

일요일에 있을 강의 PPT를 chatGPT의 심층 리서치를 통해 한번 검토를 받고 개선안을 받았습니다.

이 개선안을 3가지 LLM에 똑같이 주고 어떤 결과물이 나오는지 확인을 해봤습니다.

**평가/치료 단계 알고리즘 제시:** JSHA 접근은 기존 통증 치료와 달리 다소 새로운 순서를 따르기 때문에, 청중이 **큰 그림**을 이해하도록 단계별 알고리즘을 도식화해 보여주세요. 예를 들어 결론부에 *“JSHA 진료 프로세스: (1) P/Ex로 구조 문제 발견 → (2) COG 정렬 및 CIS 평가 (근력/가동범위 비교) → (3) 구조 교정 치료 (인솔, DTR, 주사 등) → (4) CIS 재평가 및 운동지도”*와 같이 **흐름도를 한눈에** 제시하면, 청중이 강의 내용을 체계적으로 정리할 수 있습니다. 현재 슬라이드들은 개별 사례와 개념 중심으로 전개되어 전체 과정이 명시적으로 정리되어 있지 않으므로, 이러한 **의사결정 트리**나 **순서도**를 한 장 넣어주면 실습과 토의 시에도 참고가 되고, 청중이 JSHA 접근법을 자신만의 임상에 적용할 때 **길잡이**로 삼을 수 있을 것입니다.
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개선을 제안한 알고리즘을 시각화 해줘

chatGPT o4-mini-high

Jsha

claude 3.7 sonnet

Gemini 2.5 flash

확실히 시각화는 claude가 잘 하는 것 같습니다.

수정을 거친 최종본은 아래와 같습니다.

한국에서 과정의 단계를 보여주는 흐름도 차트


비대칭적인 근력 및 가동범위 검사가 신경계 통합 기능을 반영한다는 아이디어는 관련 분야에 보고된 바 있습니다. 가능하다면 *“근육 반응 검사가 신경계 상태를 반영한다”*는 취지의 문헌이나 Janda 박사의 근육 불균형 이론 등을 참고해 짧게 언급하면 과학적 맥락을 이해시키는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어 “신체 불균형 평가를 위한 근육 검사법은 재활의학 분야에서도 오래 사용되어 온 개념입니다” 정도의 설명을 덧붙이면, CIS 평가가突兀(돌출)하게 느껴지지 않고 기존 지식과 연결될 수 있습니다.
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위의 말의 근거 문헌을 찾아줘

chatGPT o4 mini

Microsoft 교육 프로그램의 한국 버전

claude 3.7 sonnet

gemini 2.5pro (experimental)

개인적으로는 chatGPT와 gemini의 답변이 맘에 들었습니다.

결과와 배운 점

확실히 LLM 모델에 따라 답변이나 결과물의 차이가 많이 나는 것을 확인했고 추후 같은 프롬프트를 여러 모델에 입력하여 저만의 워크플로우를 완성해보도록 하겠습니다.

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