OpenAI는 최근 큐 워드 엔지니어링 가이드를 발표했습니다. 이 가이드에는 GPT 모델에서 더 나은 응답을 얻기 위한 6가지 전략이 나열되어 있으며 GPT-4 예제에 중점을 두고 있습니다.
이 가이드의 여러 전략은 Chat API의 시스템 메시지를 사용합니다. OpenAI의 설명서에 따르면 이 매개 변수는 "어시스턴트의 동작을 설정하는 데 도움이 된다"고 합니다. 한 가지 전략은 이 매개 변수를 사용하여 모델에게 역할을 할당하여 응답을 형성하는 데 사용할 것을 제안합니다. 또 다른 전략은 긴 세션 요약을 제공하거나 여러 사용자가 반복적으로 입력할 명령 집합을 제공하는 데 사용하는 것입니다.
외부 도구 사용 전략은 다른 시스템 인터페이스와 상호 작용하기 위한 힌트를 제공하며, OpenAI 쿡북의 문서를 가리킵니다. 이러한 전략 중 하나는 모델이 자체적으로 수학적 계산을 수행하도록 하는 대신 계산을 수행하는 Python 코드를 생성한 다음 모델 응답에서 코드를 추출하여 실행해야 한다고 제안합니다. 이 가이드에는 모델에서 생성된 코드가 안전하다고 보장되지 않으며 샌드박스에서만 실행되어야 한다는 면책 조항도 포함되어 있습니다.
Hacker's의 한 사용자는 가이드에 대한 토론에서 이렇게 말했다:
최근에는 큐 단어를 다듬는 방법을 배우는 데 많은 시간을 할애하는 것을 주저하고 있습니다. 새로운 릴리스가 나올 때마다 다른 LLM은 말할 것도 없고 반응도 달라지는 것 같습니다. 기술의 급속한 발전으로 2~5년 후에는 시스템이 더 똑똑해져서 이렇게 복잡한 단서 단어가 필요 없을지도 모릅니다.
다른 여러 LLM 제공업체에서도 프롬프트 워드 엔지니어링을 위한 팁을 게시했습니다. GPT 모델에 대한 액세스를 서비스로 제공하는 Microsoft Azure는 OpenAI와 유사한 팁 목록을 제공합니다. 이 가이드에서는 모델 출력 생성의 무작위성을 제어하는 모델 매개변수 설정에 대한 팁도 제공합니다. Google의 Gemini API 문서에는 몇 가지 큐 디자인 전략과 top_p 및 온도 값 설정에 대한 조언이 포함되어 있습니다.
디지털 시대에 프로그래밍 기술은 많은 산업 분야에서 기본 요건이 되었습니다. 그러나 기술이 계속 발전함에 따라 프로그래밍은 점점 더 어려워지고 있습니다. 이러한 도전에 대처하기 위해 OpenAI 힌트는 미래의 프로그래머에게 필요한 기술로 점점 더 중요해지고 있으며, 프로그래머가 프로그래밍 작업을 더 빠르고 정확하게 완료하여 코드의 품질과 효율성을 향상시킬 수 있도록 도와줍니다. 그러나 프로그래머의 능력에 대한 요구도 높아집니다. 프로그래머마다 같은 목표를 달성하는 방법이 다를 수 있으며, 심지어 수천 가지의 답을 얻을 수도 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 FuncGPT가 탄생했습니다. Java 함수 생성에 중점을 둔 AI 생성기인 FuncGPT는 모든 유형의 함수 생성을 지원합니다. 자연어로 Java 함수 요구 사항을 설명함으로써 FuncGPT는 고품질의 가독성 높은 Java 함수 코드를 실시간으로 생성할 수 있습니다. 생성된 코드는 IDEA 및 기타 통합 개발 환경으로 직접 복사하거나 원클릭으로 Java 완전 자동화 개발 도구 함수 라이브러리를 가져올 수 있습니다. 따라서 FuncGPT의 문턱이 낮고 시작이 빠르며, 주니어 프로그래머도 쉽게 적용할 수 있습니다.
FuncGPT의 다섯 가지 기능:
:: 자연어: 자연어를 통해 함수를 생성할 수 있어 소프트웨어 개발의 문턱이 낮아집니다.
초 단위 기능 개발: 완전 자동화된 초 단위 기능 개발, 수천 배 더 효율적인 초 단위 완료.
:: 원스톱 함수 개발 적용: 함수 생성을 바로 적용할 수 있고, 효율성과 보안이 보장됩니다.
:: 신뢰할 수 있는 품질: 생성된 기능 코드는 업계 사양을 준수하고 가독성이 높으며 최적의 솔루션에 부합합니다.
:: 유연한 생성: 개발자의 특정 요구에 따라 생성하고 조정 및 수정을 지원할 수 있습니다.
보조 프로그래밍 기능인 FuncGPT의 등장은 개발자의 프로그래밍 효율성을 크게 향상시킬 수 있으므로 개발자는 매일 간단하고 반복적 인 "코드 작성"에서 추출하기 위해 원래 코딩 시간의 80 %를 소비해야하는 AI 도구로 코드의 실시간 가시성, 인간-컴퓨터 상호 작용과 함께 완료 할 수 있다고 할 수 있습니다. 브레인 및 기타 기능은 개발자가 작업의 20 %에 더 집중할 수 있도록 기초의 효율성과 품질을 개선하여 "프로그래머"에서 "아키텍트", "코드 작성"에서 "아키텍트"로 문제에 대해 깊이 생각할 수있는 더 높은 관점에 서도록 도와줍니다. "프로그래머"에서 "아키텍트"로, "코드 작성"에서 "프로그램 설계"로, 모든 개발자의 혁신 잠재력을 완전히 발휘할 수 있습니다.
