2025년 최신 ChatGPT 답변의 질 10배 높이기 : 하이퍼파라미터 모음 총정리
ChatGPT의 하이퍼파라미터를 사용하면 ChatGPT를 10배 효과적으로 사용할 수 있습니다!!
주로 모델의 훈련 및 추론에 영향을 미치는 설정 값들로 구성됩니다.
사용 가능한 공개된 파라미터 값들을 모두 정리해 두었으니 맘껏 쓰세요~!
사용방법 : gpt 프롬프트의 맨 뒤에
예시)
정부 사업 서류와 같은 공식적인 서류를 작성할 때는 명확하고 체계적이며 격식을 갖춘 언어가 필요합니다. 따라서 다음과 같은 하이퍼파라미터를 사용하는 것이 좋아요~!
정확한 정보 제공과 체계적인 설명이 중요하기 때문에 아래와 같이 프롬프트 맨 뒤에 하이퍼파라미터를 붙여 넣어주세요.
여러개 파라미터는 key를 공백으로 구분하고 값은 콤마로 구분합니다
~~프롬프트 내용~~ key1:value key2:value1,value2 key3:value....
예시1) 정보 위주의, 설명 위주의, 격식있는
프롬프트:
"이 사업의 목적은 무엇인가요?"
writing style: Expository, Informative
tone: Formal
예시2) 명확하고 권위 있는 설명을 제공하며, 불필요한 중복이나 비일관성을 피하면서 핵심적인 정보를 작성
프롬프트:
"이 사업의 목적은 무엇인가요?"
writing style: Expository, Informative
tone: Formal, Authoritative
temperature: 0.3
max_length: 500
length_penalty: 1.2
repetition_penalty: 0.9
beam_width: 5
top-p: 0.85
1. temperature
- 범위: 0 ~ 1
- 설명: 생성된 후보 단어들의 확률 분포를 조절하는 파라미터
- 값이 높을수록: 분포가 평탄해져서 예측 불가능한 단어 출현 확률이 증가.
- 값이 낮을수록: 확률 분포가 sharp해져서 예측 가능한 단어가 선택됩니다.
[예시]
- temperature: 0.5 — 예측 결과가 보다 확정적이고 일관성 있게 생성
- temperature: 1.0 — 가능한 단어들 간 확률 차이가 적어져 더 다양한 결과 생성
2. max_length
- 범위: 0 ~ 2048
- 설명: 답변의 토큰 수 제한. 일반적으로 1000~2000자 정도.
3. writing style (문체)
- 설명: 글의 내용적 분위기 설정
- 값:
- Academic: 학술적인
- Analytical: 분석적인
- Argumentative: 논쟁적인
- Conversational: 대화적인
- Creative: 창의적인
- Critical: 비판적인
- Descriptive: 설명적인
- Epigrammatic: 풍자적인
- Epistolary: 편지체
- Expository: 설명적인
- Informative: 자세한
- Instructive: 유익한
- Journalistic: 신문체
- Metaphorical: 은유적인
- Narrative: 서술적인
- Persuasive: 설득적인
- Poetic: 시적인
- Satirical: 풍자적인
- Technical: 기술적인
4. tone (톤)
- 설명: 문장에 담긴 감정적 분위기 설정
- 값:
- Authoritative: 권위적인
- Clinical: 냉담한
- Cold: 차가운
- Confident: 자신감 있는
- Cynical: 냉소적인
- Emotional: 감정적인
- Empathetic: 공감하는
- Formal: 격식 있는
- Friendly: 친근한
- Humorous: 유머 있는
- Informal: 비격식적인
- Ironic: 역설적인
- Optimistic: 낙관적인
- Pessimistic: 비관적인
- Sarcastic: 빈정대는
- Serious: 심각한
- Sympathetic: 동조적인
- Tentative: 머뭇거리는
- Warm: 따뜻한
5. Length penalty
- 범위: 0.5 ~ 2.0
- 설명: 생성된 문장의 길이를 조정하는 변수.
- 값이 높을수록: 긴 문장이 우선순위가 높아짐.
6. Repetition penalty
- 범위: 0 ~ 1
- 설명: 중복된 단어가 생성되는 것을 방지하는 파라미터.
- 값이 높을수록: 중복된 단어를 피할 가능성 증가.
7. Beam width
- 범위: 0 ~ 10
- 설명: 빔 서치(beam search) 알고리즘에서 사용되는 파라미터.
- 값이 높을수록: 다양한 문장을 생성할 가능성 증가.
[예시]
- beam width: 1 — "나는 밥을 먹었다."
- beam width: 3 — "나는 밥을 먹었다", "나는 밥을 좋아한다", "나는 밥을 사러 갔다" 등 다양한 문장 생성
8. top-p
- 범위: 0 ~ 1
- 설명: 이전 단어들을 바탕으로 생성한 후보 중에서, 누적 확률 분포의 상위 p%에 해당하는 후보만을 선택하는 기법.
- 값이 낮을수록: 예측 가능성이 높아짐.
- 값이 높을수록: 더 다양한 후보가 선택될 가능성 증가.
[예시]
- top-p: 0.5 — 상위 50%의 후보만 고려
- top-p: 0.9 — 상위 90%의 후보까지 고려
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