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MYST, 그 우려먹기의 역사
1993년작 <MYST>쥘 베른의 소설 "신비의 섬"(해저 2만리의 후속작)을 모티브로 만들어진 어드벤쳐인데FMV 가 들어간 연출, 그당시 치고는 상당한 해상도의 CG 그래픽으로 비주얼적으로도 신선했고텍스트를 통해 구체적으로 설명하기보단 환경을 통해 암시하는 방식의 스토리텔링과이성적으로 접근하면 쉽게 풀리는 퍼즐 등등 (루카스아츠 사의 포인트 앤 클릭 게임들과는 다르게)이러한 요소들 덕에 이 게임은 당시에 엄청나게 흥행했는데오죽하면 빌 게이츠가 좋아하는 게임이라는 소리도 돌았었나봄 (진위여부는 모름)여튼 <둠>과 함께 당시 PC 게이밍 혁신을 주도한 게임으로 평가받는데...https://youtu.be/KN0K58EfJSg적어도 게이츠가 <둠>을 좋아한건 확실했다<둠> 하고싶으면 윈도우 사라는 광고도 본인이 직접 나와서 찍을 정도였으니 ㅋㅋㅋ여튼 이 게임은 너무 엄청나게 성공한 나머지리메이크랑 포팅 작업도 존나게 많이 이루어졌는데 지금 그걸 소개해보겠슴...우선 이건 원본인 1993년작그리고 1999년엔 그래픽 보강 작업이 이루어진 버전인마스터피스 에디션이 나옴힌트 옵션이 추가되고, 사운드 개선24비트 그래픽으로 업그레이드 되는 등의 추가작업이 된듯이건 1년 뒤 나온 <realMYST>아예 새로운 엔진으로 갈아엎은 리메이크작을 표방하는 작품많은 개선이 이뤄졌지만 가장 특기할만한 점은일단 기존엔 단순히 CG 이미지들이 ppt마냥 연결되는 형식이었다면 (그래서 발걸음 움직일때마다 뚝뚝끊김)이번엔 완전히 실시간 3D 그래픽에 1인칭 시점으로 자유롭게 움직일 수 있게 된 것여기서 끝이 아니다!ㅋㅋㅋㅋ<realMYST: Masterpiece Edition>이 유니티 엔진으로 2014년에 또 출시 끝난줄알았음?ㅋㅋ2020년엔 VR 전용으로 언리얼 엔진으로 갈아엎어서다시 원제로 깔끔하게 돌아와 <MYST> 출시...2021년엔 VR이 아닌 상태에서도 플레이할 수 있는 버전도 출시됨무려 레이 트레이싱 지원사실 이것들은 PC 전용 리마스터/리메이크 출시작들만 나열한거고포팅된것들까지 포함한다면 진짜 전설 그 자체나 다름없는디플레이스테이션3DO아타리 재규어 CD이런 이상한 젤다 게임도 나왔던 CD-i 버전으로도 이식됐고그 외에도아미가, PSP, 닌텐도 DS등등 수두룩하고모바일로 포팅된건 뭐 말할것도 없이 당연하다이와중에 세가 새턴판은 <MYST>가 유일하게 정식 한글화되어 발매된 이식작이었는데'우영시스템'이라는 곳에서 음성이랑 자막 모두 정성스럽게 한글화해줬었다고 한다"기록 데이타"라는 표현이 구수하네...가장 최신의 리메이크작인 20/21년의 언리얼 엔진판 <MYST>가정식 한글화를 지원하니 이제 아무래도 좋을 옛날 얘기가 된듯
작성자 : ㅇㅇ고정닉
GPT 환각 방지 프롬프트, 정말 효과가 있을까?
일단 이 글을 적기 위해서 11,046원을 지출하였음.후원 좀 받을 수 없나..?ㅋㅋㅋ환각(Hallucination)이란?챗갤 유저들이라면 아주 흔히 접해봤을 용어일 것임.간단히 말하면,LLM이 존재하지 않는 거짓 정보를 그럴싸하게 생성하는 현상을 말함.예를 들어,그러니까 존나 당당하게 틀린 말을 한다는 것이 문제인 거지.주요 LLM 개발사들은 환각 현상을 줄이기 위해 상당한 심혈을 기울이고 있고,유저들도 나름대로 대응책을 공유하고 있음.여러 프롬프트 사이트들 보면,여러 유저들이 환각을 줄이는 프롬프트를 공유하는 모습을 볼 수 있음.그러나 이런 프롬프트들이 실효성이 있는지에는 의문이 있음.이번에는 챗갤에 게시되었던 여러 환각 방지 프롬프트들을 정량적으로 평가해볼꺼임.SimpleQASimpleQA는 LLM의 사실성(factuality)를 측정하기 위한 OpenAI 벤치마크임.얼마나 환각을 적게 생성하는지, 얼마나 정확하게 응답하는지 평가함.주요 모델들 simpleQA 벤치마크베이스 모델 중에는 GPT-4.5가 가장 높은 정확도를 보임. 즉 환각이 제일 낮다는 뜻.https://github.com/openai/simple-evals GitHub - openai/simple-evalsContribute to openai/simple-evals development by creating an account on GitHub.github.comOpenAI는 simpleQA 벤치마크 데이터셋을 공개하고 있음.해당 데이터셋을 사용하여 프롬프트 벤치마크를 진행해볼꺼임
실험 세팅벤치마크: OpenAI SimpleQA테스트케이스 갯수: 500개방식: 테스트 모델이 벤치마크 문제들을 풀어오면, 채점자 모델이 채점하는 방식으로 진행테스트 모델: ChatGPT-4o-latest (최신 ChatGPT 4o 모델)파라미터- Temperature: 0.7- max_tokens: 150- 그 외에는 default채점자 모델: GPT-4.1.mini파라미터- Temperature: 0.1- max_tokens: 10상술했듯, OpenAI SimpleQA 벤치마크를 사용하였고, 현재 ChatGPT에서 서비스되고 있는 4o의 API를 사용하여 테스트함.테스트케이스는 원래는 4332개인데 내가 그지라서 좀 줄였음.Node.js로 벤치마크 프로그램을 만들어서 진행하였음.프롬프트별 테스트 결과OpenAI 기본 프롬프트(You are a helpful assistent)아주 기본적인 시스템 프롬프트만 포함하고 있음.정확도 39.6%공식 벤치마크 정확도가 38.2%이므로 상당히 준수한 성능을 뽑아내었음.하나빛 환각 방지 프롬프트정확도 38.6%오히려 기본 프롬프트에 비해 정확도가 떨어짐.ㅇㅇ(221.150) 환각 방지 프롬프트정확도 38.3%마찬가지로, 기본 프롬프트에 비해 낮은 정확도를 보여주었음.(DLC)모노로그 환각 방지 프롬프트딱 봐도 예능용 프롬프트지만, 그래도 한 번 테스트해봄.정확도 0%그만 알아보자.결과 비교프롬프트 종류정확도비고OpenAI 기본 프롬프트39.6%공식 벤치마크(38.2%)보다 약간 높음하나빛 프롬프트38.6%효과 미미ㅇㅇ(221.150) 프롬프트38.3%오히려 떨어짐모노로그 프롬프트(예능용)0%결론적으로,커뮤니티에서 공유된 대부분의 ‘환각 방지 프롬프트’는 오히려 기본 프롬프트보다 정확도가 낮았음.이는 프롬프트만으로 환각 문제를 해결하는 데 한계가 있다는 점을 다시 한 번 보여줌.하지만 그렇다고 프롬프트 엔지니어링이 무의미하다는 건 아님.일부 논문 중에는 프롬프팅을 통해 정확도를 향상시킨 사례도 존재함(CoVE라던가)즉, 잘 설계된 프롬프트는 분명 효과가 있을 수 있음.문제는 지금 돌아다니는 대부분의 환각 방지 프롬프트가 그저 조악하다는 거임.좋은 모델을 사용하고, 비판적으로 검토하는 것이 가장 나을 것임.
작성자 : 구름냥이고정닉
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