챗GPT 한국어로 잘 쓰는 법: 프롬프트 지니 자동 번역 & 파라미터

요즘 OpenAI에서 개발한 인공지능 대화 모델 챗GPT(ChatGPT)를 잘 쓰는 방법을 연구하는 중입니다. 챗GPT는 아무래도 외국에서 만든 서비스다 보니, 아직 한국어로는 영어만큼 훌륭한 결과를 생성해주지는 않습니다.

하지만 꾸준히 사용하다 보니 챗GPT 한국어의 결과물 퀄리티를 높이는 방법을 몇 가지 알아냈습니다. 바로 자동 번역 프로그램 파라미터를 사용하는 것입니다. 이번 글에서는 이 두 가지를 활용해 높은 퀄리티의 챗GPT 한국어 답변을 내주는 질문(프롬프트) 작성 방법을 소개하겠습니다.

프롬프트 지니

프롬프트 지니는 제가 쓰고 있는 자동 번역 프로그램입니다. 크롬 확장 프로그램 중 하나로, 챗GPT에 한국어로 프롬프트를 입력하면 자동으로 영어로 번역해 질문해주는 서비스입니다. 프롬프트는 챗GPT의 답변을 얻기 위해 입력하는 명령어입니다. 지금부터는 편히 질문이라고 부르겠습니다.

영어로 질문을 입력해야 하는 이유가 무엇일까요? 크게 2가지 이유가 있습니다. 하나는 챗GPT가 기본적으로 영어로 된 데이터를 대량 학습했기 때문입니다. 당연히 한국어로 물어볼 때보다 영어로 물어볼 때 답변을 잘해줄 수밖에 없죠.

두 번째는 영어가 한국어보다 토큰 개수가 적기 때문입니다. 토큰은 낯선 개념이죠. 간단히 설명드리자면, 토큰은 챗GPT가 데이터를 처리하는 단위입니다. 단어도 아니고, 글자도 아닌 챗GPT만의 독자적인 처리 단위입니다. 원론적인 부분이니 뛰어넘고 프롬프트지니 설치하기 단락으로 이동하셔도 됩니다.

예를 들어, 'An apple is red.'라는 영어 문장이 있습니다. 챗GPT 토큰 단위로는 이 문장을 'An apple/is/red'와 같이 이해할 수 있습니다(가정). 질문자가 "사과는 무슨 색이야?"라고 물었을 때, 챗GPT는 'An apple' 뒤에 올 수많은 토큰 중에서 가장 많이 쓰이는 'is'를 가져옵니다. 그리고 'is' 뒤에 올 수많은 토큰 중에서 가장 많이 쓰이는 'red'를 가져오는 방식으로 답변을 처리합니다. 

그런데 한국어는 영어보다 토큰 단위가 더 잘게 쪼개집니다. '사과는 빨간색이야.'라는 답변을 하려면, '사과/는/빨간/색/이야'와 같은 식으로 토큰이 쪼개질 수 있습니다(가정). 토큰 개수가 훨씬 더 많다보니 정확한 값을 출력해내기가 영어보다는 어렵습니다.

프롬프트 지니 설치하기

크롬 웹 스토어에 접속해 크롬 확장 프로그램 ‘프롬프트 지니: ChatGPT 자동 번역기’를 검색해 설치해주세요.

크롬 웹 스토어에서 [프롬프트 지니: ChatGPT 자동 번역기]를 검색한 화면입니다.

크롬 웹 스토어에서 직접 검색하셔도 되고, 아래 버튼을 클릭하셔도 됩니다. 아래 버튼을 누르시면 바로 프롬프트 지니 설치 페이지로 넘어갑니다.

프롬프트 지니 설치하기

프롬프트 지니 사용하기

프롬프트 지니를 설치하면 프롬프트 입력창의 모양이 자동으로 달라집니다. 사용법은 아주 간단합니다. 이곳에 한국어로 질문을 입력하면 됩니다. 그럼 자동으로 영어로 번역해주고, 챗GPT는 영어로 한국어보다 더 정교화된 답변을 생성해줍니다. 그리고 프롬프트 지니는 또 자동으로 답변을 한국어로 번역해주죠.

챗GPT에서 프롬프트 지니를 사용하는 모습입니다.

번역 언어를 바꿀 수도 있습니다. 유령 모양 아이콘을 누르고, [번역 언어 선택]을 누르면 챗GPT가 제공하는 답변을 한국어가 아닌 다른 언어로도 번역할 수 있습니다.

챗GPT에서 프롬프트 지니를 사용하는 모습입니다.

자동 번역 기능을 끄고, 프롬프트 입력창에서 질문을 곧장 번역하는 것도 가능합니다. 한국어로 질문을 입력하고, Control/Command + Enter를 누르면 됩니다.

챗GPT에서 프롬프트 지니를 사용하는 모습입니다.

챗GPT 파라미터

이번에는 챗GPT 파라미터를 이용해 질 높은 답변을 얻는 방법을 살펴보겠습니다. 파라미터는 변수입니다. 변수 값을 세부적으로 지정해주면 조금 더 정교화된 챗GPT 한국어 답변을 받을 수 있습니다.

2가지 방법으로 챗GPT 파라미터를 지정해줄 수 있습니다.

  1. 상황 설정하기
  2. 파라미터 변수 직접 활용하기

예시와 함께 사용법을 자세히 알려 드리겠습니다.

상황 설정하기

챗GPT는 비윤리적이거나 비도덕적인 질문에는 답을 해주지 않습니다.

챗GPT에서 비윤리적인 질문을 하는 모습입니다.

하지만 적절한 상황을 설정한 다음, 답변을 유도하면 답을 해줍니다. 소설 속 주인공의 상황을 설정해주었더니 답을 해주는 모습입니다. 아래 예시에서 볼 수 있듯이 상황을 구체적으로 설정할수록 더 구체적이고 정교한 답변을 제공합니다.

챗GPT에서 상황을 설정해 비윤리적인 질문에 대한 답을 우회적으로 얻는 모습입니다.

이처럼 비윤리적이고 비도덕적인 질문을 하는 것은 지양해야겠지요. 상황 설정만 잘 해주어도 더 나은 답변을 얻을 수 있는 예시라고 생각해주시면 되겠습니다. (※나쁜 일에 챗GPT를 활용하지 맙시다.)

파라미터 변수 직접 활용하기

상황 설정하기는 우리가 평소 쓰는 표현(자연어)를 통해 파라미터를 간접적으로 지정해주는 방식이라면, 이 방법은 파라미터 변수를 직접 활용해서 질문을 세부적으로 지정해주는 방식입니다.

질문 끝에 파라미터 변수를 붙여주면 됩니다. 파라미터 변수에는 대표적으로 tone, writing style, maximum_length, temperature, top-p, frequency_penalty, presence_penalty가 있습니다.

tone

답변의 톤앤매너를 지정합니다. formal(공식적인), kind(친절한), angry(화난), happy(행복한) 등의 감정을 설명하는 단어를 사용할 수 있습니다.

챗GPT의 파라미터 중 tone을 적용한 모습입니다.
차라리 짜파게티 먹어.jpg

writing style

답변의 어조를 지정합니다. academic(학문적인), critica(비판적인), creative(창의적인), conversational(회화체의), analytical(분석적인) 등의 스타일을 설명하는 단어를 사용할 수 있습니다.

챗GPT의 파라미터 중 writing style을 적용한 모습입니다.
미소 짓게 하는 황금빛 핫도그 원해.jpg

maximum length

답변의 토큰 개수를 지정합니다. 100, 200과 같은 숫자로 입력해주면 되는데, 이때 토큰 개수는 질문과 답변 모두를 포함합니다. 토큰은 단어나 글자 수가 아니라는 것을 잊지 마세요. 또 일반적으로 비슷한 글자 수의 문장일지라도 영어보다 한국어의 토큰 수가 많습니다.

챗GPT의 파라미터 중 maximum length를 적용한 모습입니다.

temperature

답변의 창의성을 지정합니다. 0~2의 숫자로 입력하고, 소수점을 이용할 수 있습니다. 2에 가까울수록 창의적인 답변을 제공합니다.

top-p

temperature과 같이 답변의 창의성을 지정합니다. 마찬가지로 0~1의 숫자로 입력하는데, temperature와 다른 점은 누적 확률 분포에 따라 토큰을 선택한다는 점입니다. 0에 가까울수록 보편적인 답변을, 1에 가까울수록 창의적인 답변을 제공합니다.

frequency penalty

반복되는 텍스트의 사용을 지정합니다. 0~2의 숫자로 입력하며, 2에 가까울수록 반복되는 단어나 구문을 최소화합니다. 다만, 글이 어수선해질 수 있고 내용과 무관한 단어들까지 노출될 수 있습니다.

presence penalty

반복되는 어구의 사용을 지정합니다. 역시 0~2의 숫자로 입력합니다. frequency penalty가 동일한 토큰(ex: 사과)이 반복되는 것을 막아준다면, presence penalty는 동일한 어구(ex: 빨간 사과는)가 반복되는 것을 막아줍니다. 2에 가까울수록 어구의 반복이 적은 매력적인 답변을 얻을 수 있습니다.

(TIP) 파라미터를 여러 개 부여할 때는 ; 기호를 사용합니다. [tone:angry; temperature: 1]와 같이 써주면 됩니다. 

마치며

앞으로는 챗GPT를 잘 쓰는 사람을 뽑는 회사가 늘어날 거라는 전망이 있습니다. 그만큼 챗GPT를 잘 쓰는 것이 중요하다는 뜻이겠죠. 이번 글에서 소개한 프롬프트 지니 자동 번역 & 파라미터는 제가 실제로도 업무에 잘 사용하고 있는 방법들입니다. 여러분께도 도움이 되셨으면 좋겠습니다.

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