Published on

Teknik Prompting yang Efektif: Komunikasi Langsung, Bukan Peran-peran

Penulis
  • avatar
    Nama
    Ajax
    Twitter

Pendahuluan

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI) yang terus berkembang, prompt engineering menjadi semakin penting. Ini bukan hanya tentang memberikan instruksi kepada model AI, tetapi juga tentang memahami bagaimana model tersebut bekerja dan bagaimana kita dapat berkolaborasi dengannya untuk mencapai hasil yang diinginkan. Artikel ini akan membahas prinsip-prinsip penting dalam prompt engineering, berdasarkan diskusi dari para engineer yang berpengalaman.

Ide-ide Inti

Kejelasan adalah Kunci

Prompting yang efektif bukanlah tentang abstraksi yang rumit, melainkan tentang komunikasi yang jelas. Kita perlu menyampaikan instruksi dengan cara yang mudah dipahami oleh model. Ini berarti menghindari bahasa yang ambigu atau terlalu kompleks.

Proses Iteratif

Prompt engineering adalah proses iteratif yang melibatkan uji coba dan kesalahan. Kita perlu terus-menerus menyempurnakan prompt kita berdasarkan hasil yang kita peroleh dari model. Ini adalah proses yang dinamis dan berkelanjutan.

Memahami Model

Penting untuk memahami bagaimana model AI menginterpretasikan instruksi dan untuk memeriksa output-nya dengan cermat. Kita perlu menguji model dengan berbagai prompt dan melihat bagaimana ia bereaksi. Dengan cara ini, kita dapat memahami batas-batas kemampuannya dan bagaimana cara terbaik untuk menggunakannya.

Kejujuran Lebih Baik

Hindari peran-peran atau penipuan. Lebih baik bersikap langsung dan jujur dengan model. Model AI tidak perlu diperlakukan seperti anak kecil. Mereka adalah alat yang canggih yang dapat memahami informasi yang kompleks.

Percayai Model

Model AI mampu memahami informasi yang kompleks dan tidak perlu disederhanakan secara berlebihan. Kita perlu mempercayai kemampuan mereka dan memberikan mereka instruksi yang jelas dan lengkap.

Latar Belakang Pengetahuan

Apa itu Prompt Engineering?

Prompt engineering adalah proses merancang dan menyempurnakan prompt untuk mendapatkan respons yang diinginkan dari model AI. Ini melibatkan pemahaman tentang bagaimana model bekerja dan bagaimana kita dapat berkolaborasi dengannya.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG adalah teknik yang menggabungkan pengambilan informasi dengan pembuatan teks untuk meningkatkan akurasi dan relevansi respons AI. Ini membantu model untuk menghasilkan respons yang lebih informatif dan tepat.

CoT (Chain of Thought)

CoT adalah teknik prompting yang mendorong model untuk menjelaskan penalaran mereka langkah demi langkah. Ini membantu kita untuk memahami bagaimana model mencapai kesimpulan dan untuk mengidentifikasi kesalahan dalam penalaran mereka.

Few-Shot Learning

Few-shot learning adalah metode di mana model belajar dari sejumlah kecil contoh. Ini berguna ketika kita tidak memiliki banyak data pelatihan yang tersedia.

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

RLHF adalah metode pelatihan yang menggunakan umpan balik manusia untuk meningkatkan kinerja model AI. Ini membantu model untuk menghasilkan respons yang lebih relevan dan bermanfaat bagi pengguna.

Konten Utama

Apa itu Prompt Engineering?

  • Definisi: Prompt engineering adalah tentang mendapatkan nilai maksimal dari model AI dengan berkolaborasi dengan mereka untuk mencapai tugas yang jika tidak, tidak mungkin dilakukan.
  • Aspek "Engineering": Aspek "engineering" berasal dari proses iteratif uji coba dan kesalahan, yang memungkinkan eksperimen dan desain.
  • Integrasi: Prompt engineering bukan hanya tentang menulis satu prompt, tetapi juga melibatkan integrasi prompt ke dalam sistem yang lebih besar, dengan mempertimbangkan sumber data, latensi, dan volume data.
  • Bukan Hanya Kode: Meskipun prompt dapat diperlakukan seperti kode (kontrol versi, pelacakan eksperimen), pada dasarnya mereka adalah instruksi bahasa alami.

Apa yang Membuat Seorang Prompt Engineer yang Baik?

  • Komunikasi yang Jelas: Kemampuan untuk mengartikulasikan tugas dan menjelaskan konsep dengan jelas adalah yang terpenting.
  • Pola Pikir Iteratif: Kemauan untuk berulang dan mengamati bagaimana model merespons prompt sangat penting.
  • Mengantisipasi Kesalahan: Prompt engineer yang baik mempertimbangkan kasus-kasus yang tidak biasa dan bagaimana model mungkin bereaksi terhadapnya.
  • Perspektif Pengguna: Memahami apa yang sebenarnya akan dimasukkan pengguna, termasuk kesalahan dan bahasa yang tidak konvensional, sangat penting.

Prinsip-prinsip Utama Prompting

  • Tuliskan Apa yang Tidak Diketahui Model: Artikulasikan dengan jelas semua informasi yang dibutuhkan model untuk menyelesaikan tugas, hindari asumsi.
  • Baca Output Model dengan Cermat: Periksa output model untuk memastikan model mengikuti instruksi dan bernalar dengan benar.
  • Pertimbangkan Interaksi Pengguna: Pikirkan bagaimana pengguna akan berinteraksi dengan model dan pertanyaan apa yang mungkin mereka ajukan.
  • Minta Umpan Balik dari Model: Minta model untuk mengidentifikasi bagian prompt yang tidak jelas atau ambigu dan sarankan perbaikan.

Kapan Harus Menyerah pada Sebuah Prompt

  • Model Tidak Mengerti: Jika model jelas tidak memahami tugas, sebaiknya tidak menghabiskan terlalu banyak waktu untuk itu.
  • Hasil Semakin Menyimpang: Jika setiap penyesuaian membuat hasil menjadi lebih buruk, lebih baik tinggalkan pendekatan tersebut.
  • Keterbatasan Model Saat Ini: Beberapa tugas mungkin di luar kemampuan model saat ini, dan lebih baik menunggu perbaikan di masa mendatang.

Peran Kejujuran dan Keterusterangan

  • Tidak Perlu Penipuan: Saat model menjadi lebih canggih, tidak perlu berbohong atau menggunakan peran-peran.
  • Komunikasi Langsung: Lebih efektif untuk bersikap langsung dan jujur tentang tugas dan tujuan Anda.
  • Hindari Metafora: Meskipun metafora dapat berguna, mereka juga dapat menyederhanakan tugas secara berlebihan dan menyebabkan kebingungan.
  • Bersikap Spesifik: Jelaskan konteks dan lingkungan secara detail, daripada mengandalkan peran-peran generik.

Penalaran Model

  • Tidak Seperti Manusia: Penalaran model tidak sama dengan penalaran manusia, dan penting untuk tidak melebih-lebihkan antropomorfisasinya.
  • Fokus pada Kinerja: Fokusnya harus pada apakah proses penalaran model menghasilkan hasil yang lebih baik.
  • Menguji Penalaran: Uji penalaran model dengan menghapus langkah-langkah yang benar dan menggantinya dengan langkah-langkah yang salah untuk melihat apakah model masih mendapatkan jawaban yang benar.

Pentingnya Detail

  • Tata Bahasa dan Tanda Baca: Meskipun tidak selalu penting, tata bahasa dan tanda baca yang baik dapat membantu kejelasan.
  • Perhatian pada Detail: Perhatikan detail prompt dengan cermat, seperti yang Anda lakukan dengan kode.
  • Kejelasan Konsep: Fokus pada konsep yang jelas dan pilihan kata, daripada hanya tata bahasa.

Meningkatkan Keterampilan Prompting

  • Baca dan Analisis: Baca prompt Anda dan output model dengan cermat.
  • Pelajari Prompt yang Baik: Belajar dari prompt yang ditulis dengan baik dan bereksperimen dengan pendekatan yang berbeda.
  • Minta Umpan Balik: Dapatkan umpan balik dari orang lain, terutama mereka yang tidak terbiasa dengan pekerjaan Anda.
  • Tantang Model: Cobalah untuk membuat model melakukan hal-hal yang menurut Anda tidak dapat dilakukannya untuk mendorong batas-batasnya.

Perbedaan dalam Prompting

  • Penelitian vs. Perusahaan: Prompt penelitian berfokus pada keragaman dan eksplorasi, sementara prompt perusahaan memprioritaskan stabilitas dan konsistensi.
  • Contoh: Prompt penelitian sering menggunakan sedikit contoh, sementara prompt perusahaan mungkin menggunakan banyak.
  • Kasus Batas: Prompt perusahaan harus mempertimbangkan semua kasus batas, karena akan digunakan jutaan kali.

Evolusi Prompt Engineering

  • Teknik Berumur Pendek: Banyak teknik prompting yang efektif berumur pendek karena dimasukkan ke dalam pelatihan model.
  • Mempercayai Model: Ada tren yang berkembang untuk mempercayai model dengan lebih banyak konteks dan kompleksitas.
  • Komunikasi Langsung: Memberikan model makalah secara langsung dan memintanya untuk membuat contoh menjadi lebih efektif.
  • Perlakukan Model sebagai Alat: Perlakukan model sebagai alat cerdas, bukan sebagai anak-anak yang perlu disederhanakan secara berlebihan.

Masa Depan Prompt Engineering

  • Model Memahami Maksud: Model akan menjadi lebih baik dalam memahami maksud, mengurangi kebutuhan akan prompt yang detail.
  • Prompt Generation: Prompt engineering akan digunakan untuk menghasilkan dan menyempurnakan prompt, terutama bagi mereka yang tidak berpengalaman.
  • Ekstraksi Informasi: Model pada akhirnya dapat mengekstrak informasi langsung dari pikiran kita, daripada bergantung pada prompt eksplisit.
  • Pendekatan Filosofis: Prompting akan melibatkan pendefinisian konsep baru dan mengkomunikasikannya ke model, mirip dengan tulisan filosofis.