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[학술 연구자를 위한 ChatGPT 활용] 2. 맥락이 풍부해질수록 단단해지는 ChatGPT의 결과물
[학술 연구자를 위한 ChatGPT 활용] 2. 맥락이 풍부해질수록 단단해지는 ChatGPT의 결과물
지난번의 글에서는 ChatGPT와 같은 거대 언어 모델에 기반한 도구는 검색 엔진과는 판이하게 다르며, 학술 관련 글과 같이 디테일이 정확해야 하는 글에서는 거대 언어 모델에서 나오는 결과물은 여러가지 방법을 통해서 팩트체크를 거쳐야 한다는 이야기를 했다.
이번에는 지난번과는 다른 관점에서 ChatGPT 를 이용하여 보다 근거에 기반한 글을 생성할 수 있는 방법에 대해서 알아보도록 한다. 이를 위해서는 과연 ChatGPT 가 어떻게 사용자와 "대화" 를 하는지에 대해서 잠시 알아보기로 하자.
ChatGPT가 대화의 문맥을 기억하는 방법
ChatGPT를 어느 정도 사용해 본 사람이라면 ChatGPT와의 '대화' 를 통해서 좀 더 많은 정보를 제공하거나, ChatGPT의 출력에 대해 피드백을 주면 줄수록 보다 나은 결과를 얻을 수 있다는 것을 경험하였을 것이다. 그렇다면 어떻게 ChatGPT는 사용자와의 대화를 '기억'하고, 이를 통하여 더 나은 답을 제공할 수 있을까?
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답글: 시각화로 본 이보람 기자의 따옴표 저널리즘
답글: 시각화로 본 이보람 기자의 따옴표 저널리즘
원글을 쓰면서 어떻게 이보람 기자의 따옴표 저널리즘을 효과적으로 보여 줄 수 있을까를 계속 고민했습니다. 입에 풀칠하는 일로 몇 가지 데이터를 들여다보고 그림을 그리다가, 아이디어가 하나 떠올라 다음 그림과 같이 재구성했습니다.
보시는 바와 같이 이보람 기자의 원글을 텍스트만 남겼습니다. 그리고, 이준석 대표의 글을 인용한 부분을 옅은 회식으로, 이보람 기자가 따옴표 저널리즘의 수단으로 사용한 문장은 보다 진한 회색으로 나타내었습니다. 어떠한 표현으로, 어느 정도의 분량으로 이보람 기자의 글이 구성되어있는지가 보다 잘 들어오는 듯 합니다.
좋은 시각화 아이디어가 생각나신 분께서 제안 주시면 감사하겠습니다.
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