LLM 프롬프트를 프로그램처럼 작성할 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? 원하는 언어를 사용하거나 의미가 있는 한 (의사 코드)를 만들 수 있습니다. 언어 모델의 패턴 매칭 기능은 사용자가 지시하려는 내용을 결정하고, 사용자가 요청한 내용을 실행(변형)합니다. 매번 완전히 동일하지는 않겠지만(이것이 특징일 수도 있습니다). 여기 SkyDeck.ai(가입)에서 사용해 보고 다른 LLM을 사용하여 결과가 어떻게 다른지 실험해 볼 수 있습니다. 이 기술을 AI 활용에 적용하면 생산성을 한 단계 더 높일 수 있습니다.

프로그래밍 시

예를 들어, LLM에게 문의할 수 있습니다:

또는 프로그래밍 방식으로 세 가지 주제에 대해 세 가지 언어로 세 가지 유형의 시를 쓰도록 지시할 수도 있습니다. 대부분의 조합이 가능합니다. 방법은 다음과 같습니다.

먼저, 생성할 시 유형을 정의합니다. 이를 위한 변수 이름을 "poem_type"이라고 정하고 그 유형을 Json 형식으로 제시합니다:

시 주제와 언어에 대해서도 비슷한 작업을 합니다:

그런 다음 이 데이터를 논리적인 방식으로 참조하여 이 데이터로 무엇을 할 것인지에 대한 논리를 설명합니다. 저는 콧수염 로직이 없는 템플릿 스타일을 복사하여 3단계의 중첩 루프를 만들었습니다. 이것이 프로그램이라면 3 x 3 x 3 = 9개의 다른 시가 생성될 것으로 예상할 수 있습니다. 하지만 LLM은 원하는 만큼의 작업을 수행할 수 있으며 컨텍스트 창 제한으로 인해 출력이 끊어질 수 있습니다.

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

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