[2차]퀘스트 B "일상 속 에이닷, LLM과 함께하는 당신의 프롬포트를 알려주세요!"

 

• 주제

최근 SNN(Spiking Neural Network)에 대해 알게되어 이에 대해 다양한 LLM에게 동일한 질문을 해보도록 하겠습니다.

질문 내용은 "SNN(spiking neural network)에 대해 설명해줘."로 통일했습니다.

 

• LLM 선택

저는 위의 LLM 모델들 중 A.X/ Perplexxity/ GPT 40/ Claude 3 Opus 를 사용해보았습니다.

 

• A.X

- SNN의 주요 개념을 간단하게 소개합니다.
- 기본 구조와 작동 방식에 대해서도 간략하게 전달합니다.
- 기본 특징과 응용분야에 대해 언급합니다.
=> 대화형 모델의 특징에 맞게 간략하게 SNN에 대해 여러 방면으로 설명하고 있습니다.

 

• Perplexity

- 이미지와 함께 기본 개념을 하는 역할을 포함하여 더욱 자세하게 전달합니다.
- SNN의 대표적인 모델인 IF와 LIF모델에 대해서도 간단히 설명합니다.
- SNN의 학습과정을 설명해줍니다.
- SNN의 특징을 더욱 세분화하여 설명하고 응용분야도 언급합니다.
- 전통적인 방식과의 차이점을 설명합니다.
- 위의 내용들을 결론을 묶어 한번더 언급합니다.
=> 훨씬 다양한 주제로 SNN에 대해 설명하고 대표 모델이나 기존 방식과의 차이와 같은 부분도 언급을 해줬습니다. 

 

• GPT 40

- SNN의 정의에 대해 간략하게 설명합니다.
- 주요 특징을 세분화 하여 설명합니다.
- 주요 구성 요소를 분야를 나누어 자세하게 설명합니다.
- SNN의 장단점을 소개합니다.
- 응용분야에 대해 언급합니다.
=> 지금까지 언급하지 않았던 SNN의 장단점을 소개했으며 카테고리를 나누어 설명하는 특징이 있습니다.

 

• Claude 3 Opus

- SNN의 개요를 소개합니다.
- SNN의 특징을 카테고리로 나누어 설명합니다.
- SNN의 구성요소를 카테고리로 나누어 설명합니다.
- 응용분야에 대해 언급합니다.
=> GPT와 비슷한 방식으로 설명을 하는것 처럼 보이지만 내용의 깊이는 좀 더 얕은거 같습니다.

 

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• 비교 및 후기

각 모델 별로 특징이 있었습니다. 제가 원했던 답변의 형식과 가장 부합했던 모델은 "GPT40"이었습니다.

다른 모델에 비해 설명이 더 상세했고 무엇보다 가독성이 좋았습니다. 설명하는 주제 별로 소주제를 만들어 설명해주어 읽기 더욱 편했고 이해하기에도 쉬웠습니다. "Perplexity" 역시 설명이 좋았지만 제 개인적인 평으론 가독성이 "GPT40"보다 아쉬었습니다. 

 

이번 퀘스트를 통해 다양한 LLM모델을 이용하여 특정 주제를 검색해보았습니다.