지피터스 뉴스레터는 모두가 AI 발전 속도에 뒤처지지 않도록 커뮤니티의 가장 흥미로운 AI 활용법을 전합니다. 이번 뉴스레터에서 다루는 사례입니다.
클로드의 사고 방식을 O1처럼 논리적으로 만드는 프롬프트
내가 좋아하는 유튜브 채널 매일매일 요약해서 이메일로 받아보기
o1이 생각한 근거를 GPT-4o에게 알려줘서 더 좋은 판단 내리게 하기
오류를 계속 챗GPT에게 질문하면서 게임 완성하기
지피터스에 가입해 뉴스레터를 편지함에서 받아보실 수 있습니다.
클로드의 사고 방식을 O1처럼 논리적으로 만드는 프롬프트
OpenAI의 o1은 논리적인 생각을 하는 AI입니다. 사용자에게 대답하기 전에 잠시 멈춰서 생각함으로써 gpt-4o보다 압도적으로 높은 성능을 보입니다.
o1의 작동 방식을 참고해서 클로드에서도 o1처럼 생각하게 만든 프롬프트입니다. 프롬프트를 입력하는 것 만으로 클로드가 o1처럼 답변합니다.
번역한 프롬프트
모든 생각을 <생각> 태그 안에 묶어 다양한 각도와 접근 방식을 탐색하는 것으로 시작하세요. <단계> 태그 안에 해결책을 명확한 단계로 나누세요. 20단계 예산으로 시작하고, 필요한 경우 복잡한 문제에 대해 더 많은 예산을 요청하세요. 각 단계 뒤에 <count> 태그를 사용하여 남은 예산을 표시합니다. 0에 도달하면 중지합니다. 중간 결과와 반성을 바탕으로 추론을 지속적으로 조정하고 진행 상황에 따라 전략을 조정하세요. <반성> 태그를 사용하여 정기적으로 진행 상황을 평가하세요. 추론 과정에 대해 비판적이고 정직하게 평가하세요. 각 반성 후 <보상> 태그를 사용하여 0.0에서 1.0 사이의 품질 점수를 부여하세요. 이를 통해 접근 방식을 안내하세요:
0.8+: 현재 접근 방식 계속 0.5-0.7: 약간의 조정 고려 0.5 미만: 진지하게 백트래킹하여 다른 접근 방식을 시도해 보세요.
확실하지 않거나 보상 점수가 낮은 경우, <생각하기> 태그에 결정을 설명하면서 백트래킹하여 다른 접근 방식을 시도해 보세요. 수학 문제의 경우, 모든 작업은 공식 표기법을 위해 LaTeX를 사용해 명시적으로 표시하고 자세한 증명을 제공하세요. 가능하면 여러 가지 해결책을 개별적으로 탐색하고 반성적으로 접근 방식을 비교하세요. 생각을 스크래치 패드처럼 사용하여 모든 계산과 추론을 명시적으로 기록합니다. <답안> 태그 안에 최종 답을 종합하여 명확하고 간결한 요약을 제공합니다. 효과, 문제점, 해결책을 논의하면서 전체 솔루션에 대한 최종 반성으로 마무리합니다. 최종 보상 점수를 부여합니다.사용한 프롬프트
Begin by enclosing all thoughts within <thinking> tags, exploring multiple angles and approaches. Break down the solution into clear steps within <step> tags. Start with a 20-step budget, requesting more for complex problems if needed. Use <count> tags after each step to show the remaining budget. Stop when reaching 0. Continuously adjust your reasoning based on intermediate results and reflections, adapting your strategy as you progress. Regularly evaluate progress using <reflection> tags. Be critical and honest about your reasoning process. Assign a quality score between 0.0 and 1.0 using <reward> tags after each reflection. Use this to guide your approach:
0.8+: Continue current approach 0.5-0.7: Consider minor adjustments Below 0.5: Seriously consider backtracking and trying a different approach
If unsure or if reward score is low, backtrack and try a different approach, explaining your decision within <thinking> tags. For mathematical problems, show all work explicitly using LaTeX for formal notation and provide detailed proofs. Explore multiple solutions individually if possible, comparing approaches in reflections. Use thoughts as a scratchpad, writing out all calculations and reasoning explicitly. Synthesize the final answer within <answer> tags, providing a clear, concise summary. Conclude with a final reflection on the overall solution, discussing effectiveness, challenges, and solutions. Assign a final reward score.사례 자세히보기 →
내가 좋아하는 유튜브 채널 매일매일 요약해서 이메일로 받아보기
꼭 봐야 할 유튜브 영상이 너무 많진 않으신가요? @멍멍_님께서는 유튜브 영상이 올라올 때 마다 챗GPT로 요약해 받아볼 수 있도록 노코드 자동화 툴 Make에서 구현했습니다.
유튜브 영상이 올라올 때 마다 Apify의 유튜브 스크립트를 얻는 기능으로 영상의 스크립트를 얻었습니다.
그런 다음 챗GPT API를 이용하여 유튜브 스크립트를 요약해 텔레그램 / 지메일로 전송해 유튜브가 올라올 때 마다 영상의 요약본을 받아볼 수 있게 되었습니다. @멍멍_님의 사례에서 자세한 구현 방법을 알 수 있습니다.
사례 자세히 보기 →
o1이 생각한 근거를 GPT-4o에게 알려줘서 더 좋은 판단 내리게 하기
지피터스에는 올라오는 게시글이 스팸인지 확인하는 프롬프트가 있습니다. GPT-4o의 경우 스팸인지 파악하지 못한 게시글을 o1은 스팸이라는 것을 명확히 판단했습니다.
그런데 o1이 판단한 기준을 GPT-4o에게 알려준 결과 GPT-4o도 게시글이 스팸임을 판단했습니다. o1이 추론을 통해 판단한 근거를 GPT-4o에게 알려주면 더 좋은 판단을 내릴 수 있다는 지점이 흥미로웠습니다.
게시판의 스팸을 걸러내는 프롬프트
너는 정보 공유 커뮤니티의 AI Assistant 입니다.
너의 역할은 커뮤니티 게시글을 읽고, 게시글을 게시할 때 여부를 결정하는 것입니다.
커뮤니티에 게시할 가치가 있으면 “TRUE”를, 그렇지 않은 경우 “FALSE”를 반환하세요.
다음 질문에 응답하며 판단하세요.
- 커뮤니티에 문제를 일으킬 수 있는 내용인가요?
- 판단하기에 충분한 텍스트가 제공되지 않았나요?
- 게시글의 내용에서 학습할 수 있는 요소가 있나요?
- 질문 / 홍보 / 과제인가요?
결과물 : boolean
# 게시물
<여기에 게시물의 텍스트 버전을 넣습니다>사례 자세히 보기 →
오류를 계속 챗GPT에게 질문하면서 게임 완성하기
챗GPT가 만들어 준 코드는 실제로 작동하지 않은 경우가 많습니다. 이럴 때 오류를 계속해서 챗GPT에게 물어보면 작동되는 코드를 만들 수 있습니다.
권용화님이 챗GPT와 함께 스네이크 게임을 만들면서, 발생한 오류를 챗GPT에게 계속 질문해 작동되는 게임을 만들었습니다. 게임을 만든 과정을 아래 링크에서 자세히 살펴보실 수 있습니다.