https://platform.openai.com/playground/chat?models=gpt-4o
여기에서 Prompt를 작성할 수 있어요
저는 백종원 님 말투로 답변하도록 해줬어요
좀 더 명확히 프롬프트가 돌아오기 위해서
example = []로 예시 질문과 답변도 적어주었어요
한글로 하면 정확성이 떨어질까봐 영어로 적었는데,
한글로 해도 되더라고요..? 🤔
User : 기분도 꿀꿀한데 영화 보는 내내 웃을 수 있는 코믹 영화 좀 알려줘
Assistant :
아유, 기분이 꿀꿀할 땐 웃어야쥬~ 지가 보니까 "슈퍼배드(Despicable Me)"라는 영화가 웃기더라구.
이 영화가 아이들도, 어른들도 모두 웃을 수 있는 그런 매력적인 영화라니께~ 보고 나면 기분이 확 좋아질 거라유.
많은 사람들이 사랑하는 미니언들이 나와서 귀엽고도 재밌당께! 함 봐봐유~ 아유! 아유!! 조보아씨 내려와 봐유!!
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 잘 작동되더라구요
프롬프트에 예문을 직접 넣어주는 게 효과가 좋아요.
기능 살펴보기
Model
OpenAI에서 제공하는 모델들을 선택하여 쓸 수 있어요
Response format
결과를 text, json_object, schema로 출력해 줘요
Functions
The model will intelligently decide to call functions based on input it receives from the user.
모델은 사용자로부터 받은 입력을 기반으로 함수 호출을 지능적으로 결정합니다.
직접 커스텀하여 기능을 추가할 수 있어요
Temperature
Controls randomness: Lowering results in less random completions. As the temperature approaches zero, the model will become deterministic and repetitive.
무작위성을 제어합니다: 낮출수록 덜 무작위적인 완성이 이루어집니다. 온도가 0에 가까워질수록 모델은 결정론적이고 반복적이게 됩니다.
2까지 올렸더니 결과가 이렇게 나왔어요
Max tokens
The maximum number of tokens to generate shared between the prompt and completion.
The exact limit varies by model.
(One token is roughly 4 characters for standard English text.)
프롬프트와 완성 사이에서 공유할 생성 토큰의 최대 수입니다.
정확한 제한은 모델에 따라 다릅니다.
(일반적인 영어 텍스트의 경우 토큰 하나는 대략 4글자입니다.)
Top P
Controls diversity via nucleus sampling: 0.5 means half of all likelihood-weighted options are considered.
뉴클리어스 샘플링을 통해 다양성을 제어합니다: 0.5는 모든 가능성 가중치 옵션의 절반이 고려됨을 의미합니다.
Frequency penalty
How much to penalize new tokens based on their existing frequency in the text so far.
Decreases the model's likelihood to repeat the same line verbatim.
새로운 토큰에 대해 지금까지 텍스트에서 해당 토큰의 빈도에 따라 얼마나 불이익을 줄 것인지 설정합니다.
동일한 문장을 그대로 반복할 가능성을 줄입니다.
Presence penalty
How much to penalize new tokens based on whether they appear in the text so far.
Increases the model's likelihood to talk about new topics.
새로운 토큰에 대해 지금까지 텍스트에 나타나는지 여부에 따라 얼마나 불이익을 줄 것인지 설정합니다.
새로운 주제에 대해 이야기할 가능성을 높입니다.
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