생성형AI/프롬프트 엔지니어링/Claude AI/Amazon KDP/Google Workspace

이번에도 다양한 텍스트 문를 가지고 Claude3 Opus vs. ChatGPT4 비교를 해보았습니다. 특히, 문장 요약 질문과 내용 분석에 초점을 맞추어서 비교를 해 본 결과입니다. 둘다 응답 결과는 질문의 의도에 맞게 매우 우수한 결과를 내 놓았습니다. (우월을 가리기 어려울정도로) 다만, 일반인이 읽기에 더 자연스럽고 친근한 언어 사용 측면에서 AI B (Claude 3 Opus) 가 더 낫다고 평가되었습니다. 이 평가도 두 AI가 응답한 결과를 양쪽 Claude와 ChatGPT에 다시 질문을 해서 어느 결과가 더 일반인이 읽기에 더 자연스러운 결과를 내는지 질문한 결과입니다. 몇가지 테스트한 내용중에 하나만 아래 예시를 들어 보았습니다. AI B의 응답 스타일: AI B는 정보를 간결하게 제공하면서도 명확한 표현을 사용했습니다. 응답이 직관적이고 이해하기 쉬운 형식으로 구성되어 있으며, 일반인이 읽기에 친숙하고 접근하기 쉬운 언어를 사용하였습니다. 예를 들어, "AI는 인간 지능을 모방하는 혁신 기술로 다양한 분야에서 활용되나, 일자리 감소 등의 우려도 있다"라는 표현은 기술적인 내용을 비교적 평이한 언어로 전달하고 있습니다 AI C의 응답 스타일: AI C의 응답은 더 상세하고 구체적인 정보를 제공하는 경향이 있으며, 전문적인 용어와 분석적인 내용을 포함하고 있습니다. 이는 더 정밀한 정보를 원하는 독자에게 적합할 수 있지만, 일반인이 읽기에는 다소 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 예를 들어, "AI는 의료, 금융, 고객 서비스 등에서 활용되어 효율성을 높이지만, 일자리 감소와 프라이버시 침해 등의 우려도 존재합니다"라는 문장은 다소 포멀한 어투로 작성되었습니다. 종합 평가: 일반인이 읽기에 더 자연스럽고 친근한 언어 사용 측면에서 AI B가 더 낫다고 평가됩니다. AI B는 정보를 간단하고 명확하게 전달하는 반면, AI C는 더 정교하고 상세한 정보를 제공하지만, 그 과정에서 일반인에게는 다소 전문적이고 복잡한 언어

오늘은 생성형 AI를 글쓰기 도구로 활용할때 Claude 3 Opus와 ChatGPT-4의 성능을 비교해 보는 흥미로운 실험 을 진행해 보았습니다. 요즘 생성형AI 기술의 발전으로 글쓰기에 AI를 활용하는 사례가 늘고 있는데요, 과연 어떤 AI 도구가 더 우수한 글쓰기 능력을 보여줄까요? 이번 실험에서는 동일한 프롬프트를 사용하여 두 AI 모델의 응답을 비교해 보았습니다. 실험 결과, 간단한 질문에 대해서는 두 모델 모두 큰 차이를 보이지 않았습니다. 하지만 복잡한 자연어 질문에 대해서는 질문 이해도와 응답의 품질에서 차이를 나타냈는데요. ChatGPT-4에게 두 모델의 응답을 비교하도록 요청한 결과, 다음과 같은 피드백을 받았습니다: "종합적으로 볼 때, 응답 A(Claude 3 Opus)가 사용자의 질문 의도를 더 잘 이해하고 있으며, 생성형 AI를 활용한 에세이 작성에 대한 실질적이고 구체적인 가이드를 제공하고 있습니다. 이를 통해 사용자는 AI와 협업하여 에세이를 효과적으로 작성할 수 있는 방법을 더 잘 이해할 수 있을 것입니다." 위 결과는 제가 아래와 같은  예시문을 Claude 3 Opus (A)와 ChatGPT-4 (B)에게 똑같이 질문을 한 응답 결과를 가지고, ChatGPT-4에게 이 두개의 결과(A와 B로 지칭하여) 를 비교하여 어느 응답이  더 사용자 질문의 의도에 맞는지 물어본 결과입니다. 실험 순서 1. 아래 프롬프트를 Claude 3 Opus 와 ChatGPT-4에게 동시에 질문을 해봄 '당신은 실용문중에서 에세이 전문 작가로서 베스트셀러 작가입니다. 일반인이 에세이를 쓰려고 할때 생성형 AI 프롬프트 기술을 적용하는 방법을 알아 내려고 합니다. 이떄 에세이를 쓰고자하는 사람들이 처음에 알아야 할 사항이 무엇이지 어떻게 하면 프롬프트 기법을 잘 활용할 수 있을지 안내 해주세요' Claude3 Opus 응답 ChatGPT-4 응답 에세이 작성에 생성형 AI 프롬프트 기술을 활용하고자 하는 분들을 위해

최근 메타에서 차세대 오픈소스 대규모 언어 모델인 Llama 3를 공개( https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/ ) 했습니다. (** 참고 이내용은 Meta에서 최근에 발표한 Llama3 소개 자료를 Claude 3 (Opus) 가 분석하여 비교한 내용과 Llama3 분석 요약한 것입니다 **) Meta Llama3 vs. Claude AI 비교 사람 평가자가 선호도를 평가한 결과, Llama 3 70B Instruct 모델은 Claude, GPT-3.5 등 경쟁 모델을 압도하는 성능을 보였습니다. 특히 Claude Sonnet 모델과의 비교에서 Llama 3는 52.9%의 선호도로 우위를 보였고, 34.2%의 낮은 패배율을 기록했습니다. 이는 Anthropic의 Claude 모델이 강력한 경쟁 모델로 평가받는 상황에서 의미있는 결과입니다. 다만 휴먼 평가 방식의 한계상 두 모델의 절대적인 성능 차이를 단언하긴 어렵습니다. 향후 다양한 태스크에서의 직접 비교가 필요해 보입니다. 객관적인 벤치마크 결과를 볼 때, Llama 3 70B Instruct 모델은 MMLU, GPQA 등 주요 평가에서 Claude Sonnet를 약간 상회하는 성능을 보여주었습니다. 다만 HumanEval(코딩 능력) 벤치마크에서는 Claude Sonnet에 다소 뒤쳐지는 모습을 보여, 세부 태스크별 성능 편차가 존재함을 알 수 있었습니다. 종합하면 Llama 3 Instruct 모델은 Claude를 포함한 최신 경쟁 모델들과 매우 근접한 성능을 보여주었다고 할 수 있겠습니다. Claude와의 비교 내용을 추가하여 Llama 3의 경쟁력을 보다 입체적으로 제시해 보았습니다. Llama 3는 현존 최고 수준으로 평가받는 Claude 모델과 견줄만한 성능을 보여주었지만, 일부 태스크에서의 열세도 관찰되었습니다. 두 모델 모두 아직 발전 단계에 있는 만큼, 향후 지속적인 벤치마크 비교가 필요해 보입니다. 다양한 활용 사례에서의 성능 검증도 흥미로운 주제가 될 것

다음 내용은 최근에 Microsoft 에서 새롭게 공개한 LLM 인 WizardLM2 ( https://anakin.ai/blog/wizardlm-2-microsoft/ )  를 Claude 3 Opus 에 의해서 번역 요약 분석한 것입니다. —---------------------------------------- 마이크로소프트에서 새롭게 공개한 WizardLM 2는 대형 언어 모델 분야에서 획기적인 성과를 보여주고 있습니다. WizardLM 2는 복잡한 대화, 다국어 이해, 추론, 에이전트 기능 등에서 GPT-4를 비롯한 최신 경쟁 모델들을 능가하는 놀라운 성능을 자랑합니다. 이 그래프는 WizardLM-2 모델과 다양한 경쟁 모델들의 성능을 사람의 선호도 평가(Human Preferences Evaluation)를 통해 비교하고 있습니다. 먼저 WizardLM-2 8x22B 모델은 GPT-4-1106-preview와 근소한 차이로 뒤쳐졌지만, Command R Plus와 GPT4-0314 모델은 확실히 앞섰습니다. 이는 WizardLM-2 8x22B가 최신 GPT-4 모델에 근접한 성능을 보임을 의미합니다. WizardLM-2 70B 모델은 GPT4-0613, Mistral-Large, Qwen1.5-72B-Chat 등의 모델보다 우수한 것으로 나타났습니다. 70B급 모델 중에서는 최고 성능을 기록한 셈이죠. WizardLM-2 7B 모델은 Qwen1.5-32B-Chat과 비슷한 수준을 보였고, Qwen1.5-14B-Chat이나 Starling-LM-7B-beta보다는 확실히 앞섰습니다. 경량 모델 부문에서도 선전했다고 볼 수 있겠네요. 종합해보면 WizardLM-2 모델은 동급 최고 수준의 경쟁 모델들과 견주어도 손색없는 성능을 보여주었습니다. 특히 8x22B 모델은 최첨단 GPT-4에 도전장을 내밀 정도로 인상적인데요, 이는 WizardLM-2의 독자적인 학습 방법이 효과를 발휘한 결과로 보입니다. 다만 아쉬운 점은 원문에서 언급된 것처럼 이 평가에

참고: 본 내용은 아래 구글이 공개한 문서를 Claude 3로 번역한 것을 요약한 것입니다. Prompting Guide 101: Gemini for Google Workspace 한글 PDF 링크   (Claude 3 Opus에 의한 번역) 이 문서는 Google이 기업용 Gemini 를  잘 사용하기 위해서는 프롬프트 엔지니어링이 필요하고 강조하는 내용이지만, 이 내용은 반드시 Gemini 에만 적용되는 것은 아니고 일반적인 생성형 AI 들 (ChatGPT나 Claude 에도 적용이 되는 내용이라 아래와 같이 정리하여 공유합니다. 참고하세요.  [요약] 본 백서는 Google에서 작성한 프롬프트 엔지니어링 가이드로, Google Workspace용 Gemini(Google의 생성형 AI 기술)를 활용하여 업무 효율성을 높이는 방법을 설명하고 있습니다. 백서는 Gemini 활용의 기본이 되는 효과적인 프롬프트 작성법을 소개하고, 다양한 직군별 활용 사례와 구체적인 프롬프트 예시를 제공합니다. [핵심 포인트 정리] 1. 효과적인 프롬프트 작성을 위해 Persona, Task, Context, Format 4가지 요소를 고려해야 함 2. 프롬프트는 자연스럽고 구체적이며 간결해야 하며, AI와 대화하듯이 반복적으로 수정 보완 3. Gemini는 글쓰기, 데이터 분석, 이미지 생성, 협업 등 다양한 업무를 지원하여 생산성 향상 4. 고객 서비스, 경영진, 인사, 마케팅, 프로젝트 관리, 영업 등 각 직군별 프롬프트 활용 사례 제시 5. 프롬프트 작성은 반복적 훈련이 필요한 기술이며, Gemini 결과물은 항상 검토 필요 [효과적인 프롬프트 작성하기 설명과 예시] 효과적인 프롬프트 작성을 위해서는 Persona(지정하는 역할), Task(수행할 작업), Context(맥락 정보), Format(결과물 형식) 4가지 요소를 활용하는 것이 좋습니다. 자연스럽고 구체적인 언어를 사용하되 간결함을 유지하며, AI와 대화하듯이 프롬프트를 반복적으로 수정 보완해 나가는 것이 중