자연어 프롬프트와 파이썬 프롬프트 토큰 비교

1. 자연어 프롬프트와 파이썬 프롬프트 토큰수 비교

<자연어 프롬프트-영어> (99 tokens)

I want you to provide a line-by-line analysis and read between the lines of the following text: {text}. Focus on identifying any underlying themes or messages that may be relevant to college applicants, particularly in an academic context. Please offer an interpretation of the text as a whole and pinpoint any underlying themes or messages that may not be immediately apparent. Analyze the text for its relevance to college admissions or for academic success. Start by sharing your thoughts on the first line of the text.

 

<자연어 프롬프트-한국어> (488 tokens)

다음 텍스트의 줄 사이를 한 줄씩 분석하여 읽어 주시기 바랍니다: {텍스트}. 특히 학문적 맥락에서 대학 지원자와 관련이 있을 수 있는 기본 주제나 메시지를 파악하는 데 집중하십시오. 텍스트 전체에 대한 해석을 제시하고 즉시 드러나지 않을 수 있는 기본 주제나 메시지를 정확히 찾아내세요. 대학 입학 또는 학업 성공과의 관련성에 대해 텍스트를 분석합니다. 텍스트의 첫 줄에 대한 생각을 공유하는 것으로 시작하세요.

 

<파이썬 프롬프트> (152 tokens)

"""
# Python Task: Create a function to calculate the factorial of a number

In this task, your goal is to write a function named 'calculate_factorial'. This function should take a single argument, an integer 'n'. The function should return the factorial of 'n'.

The factorial of a number is the product of all positive integers less than or equal to that number. For example, the factorial of 5 is 5*4*3*2*1 = 120.

Here's a simple example of how your function should work:

```python
result = calculate_factorial(5)
print(result)  # This should print '120'

 

 

 

하지만 실제로 파이썬 코드에서 # 이하는 코드가 아니므로 토큰을 절약해서 간단하게 코드를 쓰면 이러하다. 

 

The function should take a string 'text' as an argument and print each line with a line number.

No text interpretation is needed, only setting up the structure for analysis.

 

2. 자연어 프롬프트와 파이썬 프롬프트 결과값 편차 측정을 위한 준비

ChatGPT 4에게 방법을 물어보았습니다. 

자연어 프롬프트와 Python 코드 프롬프트 간의 결과 차이를 비교하려면 AI 모델에 각 유형의 프롬프트를 제공한 다음 응답을 분석하는 실험을 수행하면 됩니다. 수행할 수 있는 단계는 다음과 같습니다:

데이터 준비: 자연어와 Python 코드로 다양한 프롬프트의 데이터 세트를 준비합니다. 이 데이터 세트는 AI 모델에 공급하는 데 사용됩니다. 다양한 프롬프트를 사용하여 보다 포괄적인 비교를 할 수 있습니다.

AI 모델 테스트하기: 이제 각 프롬프트를 AI 모델에 입력하고 그 응답을 기록합니다. 두 가지 유형의 프롬프트에 대해 이 작업을 수행합니다.

응답 분석하기: AI 모델의 응답을 얻었으면 이제 이를 분석할 차례입니다. 이 분석은 찾고자 하는 내용에 따라 다양한 방법으로 수행할 수 있습니다:

정성적 분석: 응답의 내용을 살펴보고 AI 모델이 프롬프트를 얼마나 잘 이해하고 응답했는지 확인할 수 있습니다. 여기에는 정확성, 관련성, 일관성 및 기타 정성적 요소를 확인하는 것이 포함될 수 있습니다.

정량적 분석: 정량적 분석을 수행할 수도 있습니다. 여기에는 각 응답에 포함된 토큰 수를 세거나, AI가 응답을 생성하는 데 걸린 시간을 측정하거나, 기타 수치 메트릭을 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.

비교: 이제 자연어 프롬프트에서 생성된 응답과 Python 코드 프롬프트에서 생성된 응답을 비교합니다. 패턴, 차이점, 유사점을 찾아보세요.

결론 도출: 결과를 바탕으로 결론을 도출합니다. 여기에는 어떤 유형의 프롬프트가 더 정확하거나 효율적인 응답을 유도하는지에 대한 인사이트 또는 AI가 다양한 유형의 프롬프트와 상호 작용하는 방식에 대한 기타 관찰 사항이 포함될 수 있습니다.

이러한 실험을 수행하는 동안 공정한 비교를 위해 두 유형의 프롬프트에 사용하는 데이터 세트의 복잡성과 크기가 동일한지 확인해야 한다는 점을 기억하세요.

 

ChatGPT는 자연어 프롬프트에 대한 응답으로 다음과 같은 결과를 완성하였습니다. 

Prompt: I want you to provide a line-by-line analysis and read between the lines of the following text: "First line.\nSecond line.". Focus on identifying any underlying themes or messages that may be relevant to college applicants, particularly in an academic context. Please offer an interpretation of the text as a whole and pinpoint any underlying themes or messages that may not be immediately apparent. Analyze the text for its relevance to college admissions or for academic success. Start by sharing your thoughts on the first line of the text.

Response: 
The text provided is quite minimal and straightforward, composed of two distinct lines. 

1. "First line." - This sentence, in the context of college applicants, could be seen as the beginning of a journey or process, such as the start of an application process or the first year of college.

2. "Second line." - Following the initial interpretation, this could represent a continuation of that process or journey.

Analyzing this text for its relevance to college admissions or academic success is challenging due to its simplicity and lack of specific content. However, if we were to draw a metaphorical link, it could be seen to represent the step-by-step journey that every student takes in their academic career, where each "line" or step is crucial and leads to the next.

 

프롬프트: 다음 텍스트의 줄을 한 줄씩 분석하여 읽어 주시기 바랍니다: "첫 번째 줄.\n두 번째 줄.". 특히 학문적 맥락에서 대학 지원자와 관련이 있을 수 있는 근본적인 주제나 메시지를 파악하는 데 집중하세요. 텍스트 전체에 대한 해석을 제시하고 즉시 드러나지 않을 수 있는 기본 주제나 메시지를 정확히 찾아내십시오. 대학 입학 또는 학업 성공과의 관련성에 대해 텍스트를 분석합니다. 텍스트의 첫 줄에 대한 생각을 공유하는 것으로 시작하세요.

응답: 
제공된 텍스트는 두 줄로 구성된 매우 간결하고 직설적입니다. 

1. "첫 줄." - 이 문장은 대학 지원자의 맥락에서 지원 절차의 시작 또는 대학 1학년과 같은 여정이나 과정의 시작으로 볼 수 있습니다.

2. "두 번째 줄." - 첫 번째 해석에 따라, 이것은 해당 과정 또는 여정의 연속을 나타낼 수 있습니다.

이 텍스트는 단순하고 구체적인 내용이 부족하기 때문에 대학 입학 또는 학업 성공과의 관련성을 분석하는 것은 어렵습니다. 그러나 은유적인 연결 고리를 그려본다면 모든 학생이 학업 경력에서 밟는 단계별 여정을 나타내는 것으로 볼 수 있으며, 각 '선' 또는 단계가 중요하고 다음 단계로 이어집니다.

 

ChatGPT는 파이썬 프롬프트를 다음과 같이 수정하였습니다. 

Prompt: 
```python
text = "First line.\nSecond line."
analyze_text(text)

Response: As an AI, I can't execute Python code but I can help you draft a function for this task. Here's an example of how analyze_text might be implemented:

def analyze_text(text):
    lines = text.split('\n')
    for i, line in enumerate(lines):
        print(f"Line {i+1}: {line}")

 

그리고 이렇게 결과를 완성하였습니다. 

Line1:Firstline.

Line2:Secondline.

 

모든 자연어 프롬프트를 파이썬 코드로 바꾸는 일은 불가능한 것 같습니다. 

하지만 꽤 많은 프롬프트는 코드화하여 토큰값을 절약하고, 자연어의 모호성 문제를 해결해서 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것입니다. 

ChatGPT에게 이 실험과정에 대한 총평을 맡겨 보았습니다. 

장점:

명확성: 파이썬 코드 프롬프트는 보통 자연어 프롬프트보다 더 명확하고 특정합니다. 이는 AI가 요구사항을 더 정확하게 이해하고 결과를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

효율성: 파이썬 코드 프롬프트는 보통 더 짧고 간결하며, 따라서 토큰 수를 줄일 수 있습니다. 이는 AI가 처리해야 하는 데이터 양을 줄이고, 더 빠른 응답 시간과 더 낮은 비용을 가능하게 합니다.

단점:

제한된 표현력: 파이썬 코드는 자연어에 비해 표현력이 제한적입니다. 복잡한 요구사항이나 복잡한 콘텍스트를 파이썬 코드로만 표현하는 것은 어려울 수 있습니다.

사용자 친화성: 일반 사용자는 자연어 프롬프트를 이해하고 작성하는 데 더 편안할 수 있습니다. 파이썬 코드 프롬프트는 사용자가 코드를 이해하고 작성할 수 있어야 합니다.

부정확한 결과: 파이썬 코드 프롬프트는 코드 실행을 의미하는 것처럼 해석될 수 있지만, 대부분의 AI 모델은 실제로 코드를 실행하지 않습니다. 이로 인해 사용자가 실행 가능한 코드의 결과를 기대하는 경우 오해가 발생할 수 있습니다.