[ChatGPT, Bard] LLM에게 영화 평점 추천 시키기

데이터분석을 처음 접하게 될 때, 영화 평점에 기반한 추천을 공부하게 된다. Collaboration Filtering 기법을 많이 사용하는 데, LLM 대화 서비스에서 코딩 없이 추천하는 방법을 소개한 글이 있어서 실제로 해 보니 그럴 듯하다.

 

Can ChatGPT recommend movies with machine learning

 

우선 ChatGPT에게 우리 말로 물어봤다.

 

 

오, 그럴싸한데 헤더가 있으면 좋겠다.

 

이제 Jack이 Matrix를 좋아할 지 물어보자.

 

 

알았다. 대답하도록 해 주마. CF 로직을 ChatGPT에게 알려주고, 이에 기반하여 점수를 내도록 한다.

 

 

답이 맞는 지는 모르겠지만, 아무튼 주어진 Task를 훌륭히 수행해 냈다. 미디움의 원글에서는 결과가 좀 잘못 된 것 같아, 다시 가르쳐 주는 부분도 있지만, 이 정도로도 훌륭하게 한 듯. 단순히 대화를 하는 것이 아니라, Context를 알려주면 훨씬 다양한 일들이 가능하다.

 

이번에는 오늘부로 한국에 서비스를 제공하기 시작한 구글의 'Bard'를 통해 같은 일을 해 보자. 안타깝게도 Bard는 아직 한글을 지원하지 않는다. 구글 번역으로 명령을 주었더니, 역시 훌륭하게 잘 해낸다.

 

처음부터 헤더를 포함하여 잘 만들어주었다.

 

ChatGPT와 유사한 답변.

 

단계별로 Reasoning을 아주 잘해 준다.

 

이제 데이터만 주면 최근 화두되고 있는 AutoGPT 등을 통해 데이터 분석도 능숙하게 곧 해낼 수 있지 않을까 추측해 본다.