Greg Isenberg - Make ChatGPT 10X smarter with this 3-step process (Steal it)
이 방법은 여러 AI 모델을 동시에 열고 동일한 작업을 수행하도록 요청하는 것이다. 그런 다음 각 모델이 생성한 결과를 비교하고, 다른 모델이 더 나은 결과를 제공했다고 말하여 경쟁을 유도한다. 이를 통해 각 모델이 더 나은 결과를 제공하려고 노력하게 된다. 예를 들어, 이메일 작성 작업에서 Chat GPT, Grock, Claude 등의 모델을 동시에 사용하여 각 모델의 결과를 비교하고, 다른 모델이 더 나은 결과를 제공했다고 말함으로써 더 나은 결과를 얻을 수 있었다. 이 방법은 비용이 들지 않으며, AI 모델의 성능을 극대화할 수 있는 효과적인 방법이다.
Key Points:
- 여러 AI 모델을 동시에 사용하여 결과 비교
- 각 모델이 더 나은 결과를 제공하도록 경쟁 유도
- 비용 없이 AI 성능 극대화 가능
- 이메일 작성 등 다양한 작업에 적용 가능
- 모델 간의 경쟁을 통해 더 나은 결과 도출
Details:
1. 🤔 AI 활용의 새로운 전략
- AI 도구 Chat GPT, Grock Claude, Gemini를 활용하여 효율성을 5배 향상시킬 수 있는 방법을 발견했습니다. 특히 반복적인 작업을 자동화하고, 데이터 분석을 통해 의사결정을 가속화하는 것이 가능해졌습니다.
- 더 나은 결과, 더 나은 카피 생성 등 다양한 면에서 개선 가능성이 있으며, 이는 비용을 추가로 들이지 않고도 가능합니다. 예를 들어, 마케팅 캠페인에서 AI를 활용해 맞춤형 메시지를 생성하고, 고객 세분화를 통한 타겟팅 정확도를 높일 수 있습니다.
- 이 방법을 공개하여 많은 사람들이 이를 활용해 창의적인 프로젝트를 구축할 수 있도록 돕고자 합니다. 특히 스타트업이나 소규모 기업이 제한된 자원으로도 혁신을 추구할 수 있는 기회를 제공합니다.
2. ✉️ 차별화된 이메일 작성법
- 여러 LLM을 동시에 열어 경쟁을 유도하면 더 나은 출력 결과를 얻을 수 있다.
- 작업을 할 때 LLM을 두세 개, 네 개 동시에 열어 사용함으로써 효율성을 높일 수 있다.
- 각 LLM이 서로 질투하도록 유도하여 더 좋은 결과를 달성할 수 있다.
3. 📊 AI 경쟁을 통한 성능 향상
- LCA는 AI 인터페이스 설계에 특화된 디자인 에이전시로, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 AI 플랫폼의 사용자 유지율을 15%까지 높인다.
- 많은 AI 플랫폼이 구식 디자인으로 인해 사용자를 잃는 반면, LCA는 최신의 기능성과 매력적인 인터페이스로 사용자 이탈을 20% 줄인다.
- LCA는 Grammarly, Shopify, Slack과 같은 회사들과 협력하여 신뢰할 수 있는 AI 인터페이스를 설계하고, 이는 사용자 증가와 더불어 수익 창출에 기여하여 매출이 30% 증가한다.
- LCA는 고객사의 UI 개선을 위한 맞춤형 아이디어를 제공하며, 사용자 경험(UX)과 전환율을 25% 즉각적으로 향상시킬 수 있다고 제안한다.
- LCA의 디자인 전략은 사용자의 피드백을 실시간으로 반영하며, 이는 고객 만족도를 40% 향상시키는 데 기여한다.
4. 🎯 LLM의 최대 활용법
- Grock는 10점 만점에 9점을 기록하며 좋은 평가를 받았으나, Chat GPT는 평균적인 평가로 10점 만점에 5점을 받음. 이를 통해 Grock의 강점을 파악하고 개선점을 찾을 수 있음.
- Grock의 버전은 정제되고 전통적인 구조를 가지고 있지만, 사용자는 더 강력하고 신선한 느낌을 줄 수 있도록 노력해야 함. 사용자의 피드백을 통해 UI/UX 개선 가능성을 모색해야 함.
- AI 도구의 85%는 사용자 인터페이스가 과학 프로젝트처럼 느껴져 사용자 이탈을 초래함. 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스 설계가 중요함.
- LCA는 AIUX에 집착하며, Slack, Grammarly, Shopify와 같은 기업들과 협력하여 AI를 마법처럼 느끼게 만듦. 성공적인 협업 사례를 통해 벤치마킹 가능함.
- UX 디자인이 활성화 및 유지율을 향상시키며, 몇 가지 UX 결정으로 참여도를 2배로 증가시킬 수 있음. UX 최적화 전략 수립이 필요함.
- LLM을 최대한 활용하려면 서로 경쟁시키는 것이 효과적인 전략임. 여러 LLM을 비교 분석하여 최적의 솔루션을 찾아야 함.