생성형AI 활용/Claude/AI답변엔진-Perplexity/교차검사AI

에스프레소 커피 소비량과 알츠하이머 발병률과의 상관 관계가 있을까? (feat. BingChat)  이 질문은  조선일보 7월20일 기사-  진하게 뽑은 에스프레소 한잔, 치매 막는다?… 연구 결과 봤더니 ( https://bit.ly/3Ol2oka ) 를 읽게 되면서 시작되었습니다. 이 질문에 대한 답을 얻기 위해서 GPT의 프롬프트 엔지니어링 기술과 자연어 질의어의 단축키인 해시태그 지시어를 활용 하여 그 해답을 찾아보았다.  해답을 찾아가는 과정을 아래와 같이 서술하였습니다. 아래 프롬프트 명령어와 해시태그 지시어들은 최근 통계를 요구하는 것이 많아서 대부분 BingChat에서 실행하였습니다. 참고하시기 바랍니다.    질문의 순서는 첫번쨰는 국가별 에스프레소 소비량이 가장 많은 국가 순위 10개 목록 을 만들고, 두번쨰는 국가별 알츠하이머 발병률이 가장 높은 국가 순위중에서 에스프레소 소비량이 가장 많은 국가 1,2,3위 국가 에 대한 알츠하이며 발병률 순위가 어떻게 되는지 질문하였습니다. 세번쨰는 알츠하이머 발병률과 에스프레소 소비량과의 상관 관계 가 있는지를 알아보는 해시태그 지시어를 발굴하여 이 지시어를 실행해 보았습니다. 그리고 마지막으로, 국가별 평균 수명을 알아 내는 해시태그 지시어로 평균 수명이 높은 국가 목록 을 얻고, 평균 수명과 알츠하이머 발병률간의 상관 관계를 알아보았습니다. 자세한 백서는 구글 문서 링크 를 참고하시기 바랍니다.

챗GPT의 자연어 프롬프트의 단축키 역할을 하는 해시태그 명령어들 발굴하여 소개하는 자칭 프롬트트 엔지니어입니다. 이번엔 Finace 관련 해시태그 명령어 목록 중에서 일상에서 유용하게 사용할 수 있는 해시태그 명령어 몇개를 소개합니다. 대부분의 해시태그 명령어돌은 ChatGPT, BingChat, Google Bard에서 모두 실행이 가능합니다만, 질문이 최근 정보를 요구하는 경우는, ChatGPT보다는 BingChat을 이용하는것을 추천합니다. 따라서, 아래 Finance 관련 해시태그들은 모두 최근 정보를 요구하는 질문들이기 떄문에 BingChat에서 실행하는 것이 가장 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.  1.  #financial_analysis: [회사명] - 해당 회사의 재무 상태를 분석합니다. Prompt: 2023년도 #finance_analysis:[삼성전자] Prompt: 2023년도 #finance_analysis:[쿠팡]    (BingChat 응답 결과) 2. #stock_prediction [주식코드 또는 회사명] - 주식코드 또는 회사명의 주식 가격 예측을 제공합니다. Prompt: 2023년도 #stock_prediction:[카카오, 네이버] Prompt: 2023년도 #stock_prediction:[삼성전자]    (BingChat 응답 결과 ) 3.  #currency_conversion :[출발 화폐] [도착 화폐] - 출발 화폐를 도착 화폐로 변환하는 기능을 가집니다. 이는 국제 거래나 여행, 해외 투자 등 다양한 상황에서 환율 변환을 필요로 할 때 유용합니다. Prompt: 현재의 #currency_conversion :[USD][KRW] Prompt: 현재의 #currency_conversion:[100USD][KRW] 4. #currency_trend :[화폐] : 해당 화폐의 최근 환율 변동 추세를 파악하는 기능을 가집니다. 이는 환율 예측, 투자 ...

일상 생활에서 법률 문서를 작성해야 할 경우가 있습니다. 아래 GPT, BingChat, Google Bard를 활용하여 각종 법률 문서 초안을 생성할 수 있고, 또한 생성된 계약서나 기존의  계약서의 내용, 조항, 위험 요소 등이 있는지 검토할 수 있습니다. 1. #document_summary:[문서]" -  문서의 내용을 간략하게 요약하여 보여줍니다 2.  #document_generate :[서식 종류] [필요 정보] - 서식 종류에 해당하는 법률 서식을 생성합니다. 3. #contract_review :[계약서] - 계약서의 내용, 조항, 위험 요소 등을 검토하고 개선 방안을 제시합니다. 위 두개의 프롬프트 해시태그를 이용하여 필요한 법륜 문서 초안을 생성할 수 있습니다. 예를 들면, ' 근로 계약서 ' 초안을 생성하고 할 경우 우선 1번 #document_summary:근로계약서 ' 를 실행하여 아래와 같은 결과를 얻습니다. 프롬프트 명령어 예시  1. Prompt:# document_summary:[근로계약서] 2. Prompt:#document_generate:[근로계약서][필요항목 (1번 명령어 실행한 결과를 복사)] 3. Prompt:#contract_review:[근로 계약서 내용(2번 명령어 실행한 결과를 복사)] GPT-4 응답 위 GPT 결과를 텍스트 복사 (CTRL+C) 한후 아래 '근로계약서'의 '필요정보'에 붙이기 (CTRL+V)를 하여 실행하면 됩니다.  Prompt: #document_generate:[근로계약][ 당사자 정보: 고용주와 직원의 이름, 주소, 연락처 등의 개인 정보를 포함해야 합니다. 근무 내용: 직원이 수행해야 할 업무의 내용을 명시해야 합니다. 근무 시간: 일일 또는 주간 근무 시간, 휴식 시간, 휴일 등을 명시해야 합니다. 급여: 직원에게 지급되는 급여의 금액, 지급 방법, 지급 일정 등을 명시해야 합니다. 근무 장소: 직원이 근무해야 할 장소를 ...

  오늘의 해시태그 프롬프트 팁 - #ExplainLikeIm 8 " #ExplainLikeIm 8 :양자역학" 또는 " #ExplainLike 8 :[E=mc²]" 이 해시태그는 어떠한 어려운 용어나 문제를 쉬운말로 (8살짜로 이해할 수 있을 정도로 설명한다)이해하기 쉽게 설명을 해주는 해시태그 명령어 입니다. 이 명령어는 'ChatGPT,BingChat, Google Bard,Claude (English only)' 에서 모두 호환이 되는 명령어입니다. 예). #ExplainLikeIm8:양자역학 #ExplainLike 8 :2차방정식 #ExplainLikeIm 8 :피타고라스정리 나이별로 이해하기 쉽게 설명하도록 하는 명령어 ' #ExplainLikeIam8 ' 숫자 8이 8살 나이를 의미합니다. 따라서, 이 숫자를 바꿔가면서 명령어를 내리면 해당 나이에 맞게 설명을 해줍니다. 만일 8살짜리가 쉽게 이해 할 수 있도록 하는 명령어의 예시입니다. #ExplainLikeIm8 :[ChatGPT에게 '화성에서 발견된 외계인에 대한 SF 소설을 써줘' 라고 했을때, ChatGPT는 어떻게 이 질문을 이해하고 소설을 써주는지 원리를 알려줘]

 프롬프트 명령어에 해시태그 형태의 명령어들이 존재하는 이유와, 자연어 질문과 해시태그 형태 질문과의 차이점이 무엇인지, 그리고 어느 것이 더 정확한 결과를 생성하는지  GPT-4와 BingChat, Claude2 각각에게 질문한 결과의 답변입니다. 참고하세요. BingChat의 응답 프롬프트 명령어 안에 다음과 같은 해시태그 명령어들이 존재하는 이유는 다음과 같습니다: 해시태그 명령어는 자연어 질문보다 더 구체적이고 명확하게 요청을 전달할 수 있습니다. 예를 들어, "DNA에 대해 알려줘"라는 자연어 질문은 너무 광범위하고 모호합니다. DNA의 구조, 기능, 역사, 응용 등 어떤 측면을 원하는지 알 수 없습니다. 하지만 " #biology_history:Discovery_of_DNA" 라는 해시태그 명령어는 DNA 발견에 대한 역사적 정보를 원한다는 것을 명시적으로 표현합니다. 해시태그 명령어는 자연어 질문보다 더 효율적이고 간결하게 요청을 전달할 수 있습니다. 예를 들어, "합성 생물학이란 무엇이고 어떻게 미래에 영향을 미칠 것인지 설명해줘"라는 자연어 질문은 길고 복잡합니다. 하지만 " #biology_future:Synthetic_Biology "라는 해시태그 명령어는 동일한 요청을 단순하고 짧게 표현합니다. 해시태그 명령어는 자연어 질문보다 더 정확하고 적절한 결과를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, "팬더가 왜 멸종 위기에 처해있는지 알려줘"라는 자연어 질문은 팬더의 생태학적 문제에 대한 답변을 기대할 수 있습니다. 하지만 " #biology_species:Panda" 라는 해시태그 명령어는 팬더의 생물학적 정보를 요청하는 것이므로, 팬더의 분류, 분포, 특징, 행동 등에 대한 답변을 생성할 것입니다. 따라서, 해시태그 명령어는 자연어 질문보다 더 우수한 방식으로 요청을 전달하고 결과를 생성할 수 있습니다. 하지만 해시태그 명령어를 사용하기 위...

신약 개발 또는 타 연구 개발을 위한 GPT-4/BingChat 활용 백서 (프롬프트 엔지니어링 기술 적용)   본 백서를 작성하게 된 동기는  7월5일자 한겨레 기사( 생성형 인공지능, 46일 만에 신약 설계…사상 첫 임상 2상 진입 )  를 신약 개발 분야에 비 전문가인 내가 읽게 되면서 영감을 얻어 작성된 것입니다. 이 기사의 내용을 요약 하면 아래와 같습니다. 생명공학기업 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)이 AI를  이용해 설계한 신약 후보가 임상 2상시험에 돌입했습니다. 이 신약은 특발성 폐 섬유화증 치료제로, 중국과 미국의 환자 60명에게 투여될 예정입니다. 인실리코는 생성형 인공지능과 강화학습을 결합해 약물을 개발하였고, 이를 통해 신약 개발 비용을 10분의 1, 시간을 3분의 1로 단축했습니다. 이 회사는 현재 30여개의 인공지능 약물 개발 프로그램을 진행 중이며, 이 중 3개가 임상시험에 들어갔습니다. 이번 임상 2상시험 진입은 인공지능을 이용한 약물 개발 분야에서 중요한 이정표로 여겨집니다.   이 기사를 기반으로, 생성형 AI( ChatGPT, BingChat)가 신약 개발에 어떻게 잘 활용될 수 있는지  그 과정을 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용하여  단계별로 구체적인 결과를 도출 해 가는 과정을  예시를 들어 설명하려고 노력 했습니다.     이 과정을 통해서 프롬프트 엔지니어링이 왜? 필요한지, 어떻게 적용하는지를 이해 할 수 있습니다.  또한 신약 개발에 매우 유용한 숨겨진 프롬프트 지시어들을 어떻게 발굴하였는지를 또한 보여주고 있습니다.   이 백서 작성을 통해서 발굴한 프롬프트 지시어(#해시태그 형태) 들은 다음과 같습니다.  (* 참고 아래 해시태그 지시어는 GPT-4 보다는 BingChat에서 실행을 해야 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. ') #patent_search #trend_analysis...

지난 팁 1탄 ([ 자기 연구 분야 논문을 쉽게 검색하기 위한 프롬프트-1] 알아두면 쓸모 있는 프롬프트 )    팁 이어서 이번엔 2탄으로 주로 연구 논문, 학술 정보를 찾아서 분석하는 방법에 대한 팁입니다. 1. 연구 키워드의 연도별 트렌드를 분석하는 프롬프트:  Prompt: [연도별 키워드 트렌드 분석] [키워드] [사이트]   예시) [연도별 키워드 트렌드 분석] [Deep Learning] [Google Scholar]  이 프롬프트를 사용하면, 'Deep Learning'에 대한 논문이 어떻게 변화하고 있는지 연도별로 분석해줄 수 있습니다. 2. 연구 키워드의 지역별 분포를 분석하는 프롬프트: Prompt: [지역별 키워드 분포 분석] [키워드] [사이트] 예시) [지역별 키워드 분포 분석] [Quantum Computing] [IEEE Xplore] 이 프롬프트를 사용하면, 'Quantum Computing' 키워드에 대한 연구가 어느 지역에서 활발하게 이루어지고 있는지 분석할 수 있습니다. 3. 논문의 인용 횟수를 분석하는 프롬프트: Prompt: [인용 횟수 분석] [논문 제목] [사이트] 예시) [인용 횟수 분석] [Attention is All You Need] [Google Scholar] 이 프롬프트를 사용하면, 'Attention is All You Need' 논문의 인용 횟수를 분석할 수 있습니다. 4. 특정 키워드에 대한 최신 연구 동향 분석 프롬프트: Prompt: [최신 연구 동향 분석] [키워드] [사이트] 예시) [최신 연구 동향 분석] [Artificial General Intelligence] [arXiv] 이 프롬프트를 사용하면, 'Artificial General Intelligence'에 대한 최신 연구 동향을 분석할 수 있습니다. 5  특정 키워드에 대한 연구 방법론 분석 프롬프트:  Prompt: [방법론 분석] [키워드] [사이트] 예시) [방법론 ...