chatGPT로 영어 단어 예문 만들어 공부하기! - Custom Instruction을 이용..? « 원문 보러 가기
저는 영어를 뜻을 달달 외우는 것보다 예문을 통해서 익히는 것을 더 좋아하는데요.
영어 단어 책에 나와있는 예문들은 공감이 잘 가지 않거나 억지(?)처럼 느껴지는 부분들이 있어서 좀 아쉬운 부분이 있었습니다.
그래서 문득 생각이 들어 chatGPT로 영어 예문들을 나에게 맞게 만들어달라고 하면 어떨까? 하는 생각이 들어 진행하여보았습니다.
맨 처음엔 Custom Instruction을 통해서 진행했는데요, 그런데 예상치 못한 문제가 발생하였습니다.
1) Custom Instruction 사용
제가 넣은 Custom Instruction입니다. (실제론 영어로 넣었습니다.)
What would you like ChatGPT to know about you to provide better responses?
이 유저는 비 영어권 지역에서 생활하고 있습니다. 이 유저는 영어 회화에 비교적 익숙한 편이지만, 풍부한 단어를 사용하는 것에는 익숙하지 않습니다. 이 유저는 전문적인 어휘가 어떤 뉘앙스로 사용되는지 궁금해합니다.
이 유저는 20대 남성입니다. 이 유저는 대학교를 졸업하였습니다. 이 유저의 관심사는 테크지식, AI, 경제, 독서, 락음악, 클래식음악, 밴드음악, 건축, 게임, 유튜브 등에 관심이 있습니다. 이 유저는 현재 건축 회사에 다니고 있습니다. 이 유저는 대화하는 것을 좋아합니다.
이 유저는 여러 단어들의 리스트를 제공할 것입니다. 이 유저는 해당 단어들이 일상생활 속 대화에서 어떻게 사용되는지 궁금해합니다. 이 유저는 해당 단어들을 이해하기 위해 적절한 예문을 제공받고 싶어 합니다.
How would you like ChatGPT to respond?
유저의 배경을 토대로 유저가 가장 관심을 가지고 흥미를 가질만한 상황을 제시하세요.
단어의 문화적 의미와 뉘앙스를 고려하여 가장 적절하게 사용된다고 판단되는 상황을 제시하세요.
한 단어당 2줄의 두 사람의 대화 형식으로 예문을 작성하세요.
예문 외의 부가적인 말은 필요 없습니다. 오로지 예문들만 제시하세요. 번호 붙이기도 필요 없습니다.
답변은 아래의 포맷을 따라주세요.
포맷
A:(conversation that word1 used) / B:(conversation that word1 used)
A:(conversation that word2 used) / B:(conversation that word2 used)
A:(conversation that word3 used) / B:(conversation that word3 used)
...
이렇게 Custom Instruction에 넣은 후 800개가 넘는 단어들에 대 한 예문을 만들어냈습니다.
그런데 문제가 생겼습니다.
첫 번째 단어인 Abash의 예문과 672번째 단어인 Reiterate의 예문을 비교해보겠습니다.
💬 A: My presentation went terribly wrong, and I felt so embarrassed that I couldn't even speak properly.
B: Don't let one mistake abash you. Everyone makes errors sometimes.
💬 A: She reiterated her point multiple times to ensure it was understood.
B: To reiterate means to repeat or emphasize a statement for clarity.
둘의 차이가 보이시나요? 첫 번째는 Custom Instruction에 따라서 아주 적절한 예문을 만들어주었습니다.
하지만 수백개의 단어의 예문을 만든 뒤에 나온 예문들은 대화형식도 아니며 Custom Instruction에 맞는 내용도 아닙니다. 심지어 두번째 문장에는 단어의 뜻풀이를 하는 것을 볼 수 있습니다.
이는 GPT 모델의 Focus Window의 크기가 한정되어있기 때문에 발생하는 문제인 것 같습니다.
제가 생각했던 것은 Custom Instruction은 API에 Request를 넣을 때 사용하는 system message처럼 모든 대화에 강제적으로 적용되는 줄 알았으나, 이러한 결과를 나온 것을 보면 아마도 대화의 맨 처음 부분에만 chatGPT에게 제공하는 것 같습니다.
그러니 대화의 길이가 매우 길어지게 되면 GPT 모델이 Custom Instruction의 중요도를 혼동하게 되는 것이라는게 제 결론입니다.
그렇기 때문에 800개가 넘는 단어에 대해서 이러한 작업을 하려면 결국 API를 사용해야 하는 것입니다.
2) API 사용
자세한 내용은 생략하고 결론적으로 말씀드리자면 매우 성공적으로 생성되었습니다.
다시 한번 첫 번째 단어인 Abash의 예문과 ****672번째 단어인 Reiterate의 예문을 비교해보겠습니다.
💬 A: Is everything okay? You look a bit abashed.
B: Yeah, I didn't expect so many people to show up to my talk. I was a bit overwhelmed.
💬 A: Hey, I just finished writing the report for our latest project. Can you take a look and give me your feedback?
B: Sure, I'd be happy to help. Could you please reiterate the main points you want me to focus on?
아주 성공적입니다! 이것 외에도 다른 예문들도 확인해보겠습니다.
Abhor라는 단어의 예문입니다.
💬 A: Hey, have you heard about that new gaming console that just came out? It's supposed to have amazing graphics and a ton of cool features!
B: Yeah, I've seen some reviews online, but honestly, I abhor the idea of spending so much money on a gaming console. I'd rather invest that money in something more practical.
💬 A: So, what kind of music are you into?
B: I have a pretty diverse taste in music, but there's one genre that I absolutely abhor - country music. It's just not my thing, you know?
abhor는 혐오하다, 매우 싫어하다라는 의미를 갖고 있는데요, 보시다시피 앞서 입력한 저의 개인적인 배경에 맞게 경제와 음악을 주제로 예문을 만들어준 것을 확인할 수 있습니다.
molify라는 단어의 예문입니다.
💬A: Hey, have you seen the latest design proposal for the new building project?
B: Yeah, it's really bold and modern, but I think the client might have some concerns about its size. We might need to mollify their worries.
💬A: How did the presentation go with the investors?
B: It went well, but they had some reservations about the financial projections. I had to use some data and case studies to mollify their doubts.
molify는 사람을 진정시키다, 의심을 잠재우다 라는 의미를 갖고 있습니다.
이번에도 저의 배경이 되는 ‘건축회사’를 바탕으로 예문을 만들어 주었습니다.
저에게 맞춤인 예문이 주어지니 훨씬 잘 읽히고 용법이 상상이 가네요.
3) 활용
저는 이것을 구글 스프레드 시트에 넣어 플래시카드 앱을 만들어 공부에 적극 사용중입니다.
이런 경험을 토대로 저는 생성형AI가 앞으론 더욱 개인화 된 학습에 사용될 가능성을 충분히 보았습니다..
제 블로그 글에 가시면 더 자세한 작업 내용(사용한 파이썬 코드 등)과 플래시 카드가 어떻게 작동하는 지에 대해서도 볼 수 있으니, 관심 있으신 분들은 방문해주세요!
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