당신은 LLM 프롬프트를 마치 프로그램처럼 작성할 수 있다는 것을 알고 계셨나요? 당신은 원하는 언어를 사용할 수도 있고, 이해가 가능한 한 임의의 언어(의사 코드)를 만들 수도 있습니다. 언어 모델의 패턴 매칭 기능이 당신이 지시하려는 것을 결정하며, 요청한 내용에 대한 변형을 실행할 것입니다. 매번 동일하지는 않을 것이며(그것이 기능일 수도 있습니다). 여기에서 SkyDeck.ai에서 시도해 보고(sign up) 다양한 LLM을 사용하여 결과가 어떻게 다른지 실험해 보세요. AI를 사용하면서 이 기술을 적용하면 생산성에 추가적인 배수를 더할 수 있습니다.

프로그램적 시

예를 들어, LLM에게 물어볼 수 있습니다:

또는 프로그래밍 방식으로 세 가지 주제에 대해 세 가지 언어로 세 가지 유형의 시를 작성하도록 지시할 수 있습니다. 그것은 대부분의 조합을 제공합니다. 방법은 다음과 같습니다.

먼저, 생성할 시의 유형을 정의합니다. 나는 이를 위해 "poem_type"이라는 변수 이름을 상상하고, 유형을 Json 형식으로 제시합니다:

나는 시 주제와 언어에 대해 비슷한 작업을 합니다:

그런 다음 이 데이터로 무엇을 할지에 대한 논리를 설명하고, 논리적인 방식으로 이를 참조합니다. 나는 세 가지 수준의 중첩 루프를 생성하기 위해 머스터치 논리 없는 템플릿의 스타일을 복사했습니다. 만약 이것이 프로그램이라면 3 x 3 x 3 = 9개의 서로 다른 시가 생성될 것으로 기대할 수 있습니다. 그러나 LLM은 원하는 만큼 생성할 수 있으며, 콘텍스트 창의 제한으로 인해 출력이 잘릴 수 있습니다.

SkyDeck의 GenStudio 작업 공간에 이 모든 것을 복사하여 붙여넣고 OpenAI GPT-4 또는 Anthropic Claude2와 같은 LLM을 선택하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다:

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