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개발자로서 현장에서 일하면서 새로 접하는 기술들이나 알게된 정보 등을 정리하기 위한 블로그입니다. 운 좋게 미국에서 큰 회사들의 프로젝트에서 컬설턴트로 일하고 있어서 새로운 기술들을 접할 기회가 많이 있습니다. 미국의 IT 프로젝트에서 사용되는 툴들에 대해 많은 분들과 정보를 공유하고 싶습니다.
솔웅

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  1. 2023.03.03 Openai cookbook : GPT-3 , Text writing examples


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오늘 다룰 내용 원본은 아래 페이지입니다.

 

https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/text_writing_examples.md

 

GitHub - openai/openai-cookbook: Examples and guides for using the OpenAI API

Examples and guides for using the OpenAI API. Contribute to openai/openai-cookbook development by creating an account on GitHub.

github.com

Text writing examples

Large language 모델들은 writing에 아주 탁월합니다. 그들은 모든 종류의 작업을 지원할 수 있습니다.

 

  • Blog posts
  • Email copy
  • Ad copy
  • Website copy
  • Product descriptions
  • Memos
  • Storytelling
  • Brainstorming
  • Question generation
  • etc.

GPT-3에서 prompt 하는 가장 쉬운 방법은 여러분이 하고 싶은 말을 하는 것입니다. 예를 들어 여러분이 이메일을 쓰기를 원한다면 아래와 같이 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

Write an email to a colleague named Jill congratulating her on her promotion. The tone should be warm yet professional. Mention how you admire the work she's been putting in.  Include a joke about how her pet lizard Max enjoys eating grasshoppers. Mention how you're looking forward to the team off-site next week.

Output:

Subject: Congratulations on Your Promotion, Jill!

Dear Jill,

Congratulations on your promotion! I'm so proud of you and all the hard work you've been putting in. It's been inspiring to watch you grow in your career.

I'm sure Max the lizard is also celebrating with you. I hear he loves eating grasshoppers, so you should treat him to a special snack!

I'm looking forward to seeing you at the team off-site next week. I'm sure it will be a great opportunity to celebrate your success.

All the best,

[Your Name]

일반적으로 writing은 어떤 스타일의 prompt에도 작동합니다. 그것이 어떤 지시 (instruction)이든 따라야 할 일련의 예제들이든 관계 없이 작동합니다. 여러분이 하고 싶은 것을 실현하기 위해 가장 잘 작동 시킬 수 있는 방법은 무엇인지 직접 실험 해 보세요.

 

Writing은 또한 모든 유형의 모델들과 같이 작동할 수 있지만 각각 장 단점이 있습니다.

 

AdvantagesDisadvantages

Instruction-following models
(e.g., text-davinci-003)
Easiest to use Less diverse; less creative; sometimes harder to steer tone, style, etc.
Base models
(e.g., davinci)
Potentially more creative and diverse Harder to prompt well, more expensive (as examples in the prompt cost extra tokens)
Fine-tuned models Can train off of many examples; cheaper than including examples in the prompt Hard to gather training data; training makes iteration slower and more expensive

 

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