Apa itu rekayasa prompt?

Aturan dasarnya adalah bahwa prompt yang baik akan memberikan hasil yang baik. AI Generatif (gen AI) bergantung pada penyempurnaan berulang dari berbagai teknik rekayasa prompt yang berbeda agar dapat belajar secara efektif dari data input yang beragam dan beradaptasi untuk meminimalkan bias, kebingungan, dan menghasilkan respons yang lebih akurat.

Insinyur prompt memainkan peran penting dalam menyusun kueri yang membantu model AI generatif memahami tidak hanya bahasanya tetapi juga nuansa dan maksud di balik kueri tersebut. Prompt yang berkualitas tinggi, menyeluruh, dan berbobot pada gilirannya memengaruhi kualitas konten yang dihasilkan AI, baik itu gambar, kode, ringkasan data, atau teks.

Pendekatan yang bijaksana dalam membuat prompt diperlukan untuk menjembatani kesenjangan antara pertanyaan mentah dan respons bermakna yang dihasilkan AI. Dengan menyempurnakan prompt yang efektif, para insinyur dapat secara signifikan mengoptimalkan kualitas dan relevansi output untuk memecahkan masalah spesifik maupun umum. Proses ini mengurangi kebutuhan akan tinjauan manual dan pengeditan setelah pembuatan, yang pada akhirnya menghemat waktu dan tenaga dalam mencapai hasil yang diinginkan.

Rekayasa prompt penting karena memengaruhi kualitas, relevansi, dan keakuratan output AI generatif secara langsung. Prompt yang dibuat dengan baik membantu memastikan bahwa AI memahami maksud pengguna dan menghasilkan respons yang berarti, meminimalkan kebutuhan akan pascapemrosesan yang ekstensif. Ketika sistem gen AI diadopsi lebih luas di berbagai industri, panduan rekayasa prompt berfungsi sebagai kunci untuk membuka potensi penuh mereka dengan menjembatani kesenjangan antara kueri mentah dan output yang dapat ditindaklanjuti.

Model AI generatif dibangun di atas arsitektur transformator yang memungkinkan mereka untuk memahami seluk-beluk bahasa dan memproses sejumlah besar data melalui neural networks. Rekayasa prompt AI membantu membentuk output model, memastikan kecerdasan buatan merespons secara bermakna dan koheren. Beberapa teknik perintah membantu memastikan bahwa model AI menghasilkan respons yang bermanfaat, termasuk tokenisasi, penyetelan parameter model, dan pengambilan sampel top-k.

Rekayasa prompt terbukti sangat penting untuk melepaskan potensi penuh dari model dasar yang menggerakkan AI generatif. Model dasar adalah model bahasa besar (LLM) yang dibangun di atas arsitektur transformator dan dikemas dengan semua informasi yang dibutuhkan oleh sistem AI generatif.

Model AI generatif beroperasi berdasarkan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan menggunakan input bahasa alami untuk menghasilkan hasil yang kompleks. Persiapan ilmu data yang mendasari, arsitektur transformator, dan algoritma machine learning memungkinkan semua model ini untuk memahami bahasa dan kemudian menggunakan kumpulan data yang sangat besar untuk membuat output teks atau gambar.

AI generatif teks ke gambar seperti DALL-E dan Midjourney menggunakan LLM bersamaan dengan stable diffusion, sebuah model yang unggul dalam menghasilkan gambar dari deskripsi teks. Rekayasa prompt yang efektif menggabungkan pengetahuan teknis dengan pemahaman mendalam tentang bahasa alami, kosakata, dan konteks untuk menghasilkan output yang optimal dengan sedikit revisi.

Teknik rekayasa prompt melibatkan strategi untuk memandu model AI generatif dalam menghasilkan output yang diinginkan. Semua teknik ini mencakup prompting tanpa contoh di mana model diberi tugas yang belum dilatih secara eksplisit dan prompting dengan beberapa contoh yang memberikan model contoh output untuk memperjelas harapan. Teknik utama lainnya adalah prompting rantai pemikiran yang memecah berbagai tugas kompleks menjadi penalaran langkah demi langkah untuk meningkatkan pemahaman dan akurasi AI. Pendekatan ini membantu memastikan bahwa model AI menghasilkan respons yang lebih koheren dan relevan.

Manfaat utama dari rekayasa prompt adalah kemampuan untuk mencapai output yang dioptimalkan dengan upaya minimal setelah pembuatan. Output dari AI generatif dapat memiliki kualitas yang beragam dan sering kali membutuhkan praktisi yang terampil untuk meninjau dan merevisi. Dengan menyusun prompt yang tepat, insinyur prompt membantu memastikan bahwa output yang dihasilkan AI selaras dengan tujuan dan kriteria yang diinginkan, sehingga mengurangi kebutuhan pascapemrosesan yang ekstensif.

Ini juga merupakan lingkup tanggung jawab insinyur prompt untuk memahami cara mendapatkan hasil terbaik dari berbagai model gen AI di pasar. Misalnya, menulis prompt untuk GPT-3 atau GPT-4 dari Open AI berbeda dengan menulis prompt untuk Bard dari Google. Bard dapat mengakses informasi melalui Google Search, sehingga dapat diinstruksikan untuk mengintegrasikan informasi yang lebih terbaru ke dalam hasilnya. Namun, ChatGPT adalah alat yang lebih baik untuk menyerap dan meringkas teks, karena itu adalah fungsi desain utamanya. Prompt yang dibuat dengan baik memandu model AI untuk membuat respons yang lebih relevan, akurat, dan dipersonalisasi. Karena sistem AI berkembang seiring penggunaan, prompt yang sangat direkayasa membuat interaksi jangka panjang dengan AI lebih efisien dan memuaskan.

Insinyur prompt yang cerdas di lingkungan sumber terbuka mendorong AI generatif untuk melakukan berbagai hal luar biasa yang belum tentu merupakan bagian dari ruang lingkup desain awal mereka dan menghasilkan sejumlah hasil dunia nyata yang mengejutkan. Sebagai contoh, para peneliti mengembangkan sistem AI baru yang dapat menerjemahkan bahasa tanpa harus dilatih dengan teks paralel. Insinyur menanamkan AI generatif dalam game untuk melibatkan pemain manusia dalam penceritaan yang benar-benar responsif dan bahkan untuk mendapatkan insight baru yang akurat tentang fenomena astronomi lubang hitam. Rekayasa prompt akan menjadi semakin penting ketika sistem AI generatif tumbuh dalam cakupan dan kompleksitas.

Organisasi teknologi besar mempekerjakan insinyur prompt untuk mengembangkan konten kreatif baru, menjawab pertanyaan rumit, dan meningkatkan tugas penerjemahan mesin serta NLP. Keterampilan yang harus dimiliki insinyur prompt meliputi:

• Pemahaman terhadap model bahasa besar: Mengerti cara kerja model bahasa besar (LLMs), termasuk kemampuan dan keterbatasannya, sangat penting untuk membuat prompt yang efektif dan mengoptimalkan output AI.

• Keterampilan komunikasi yang kuat: Komunikasi yang jelas dan efektif sangat penting untuk menentukan tujuan, memberikan instruksi yang tepat pada model AI, dan berkolaborasi dengan tim multidisiplin.

• Kemampuan untuk menjelaskan konsep teknis: Insinyur prompt harus dapat menerjemahkan konsep teknis yang kompleks menjadi prompt yang dapat dimengerti dan mengartikulasikan perilaku sistem AI kepada pemangku kepentingan nonteknis.

• Keahlian pemrograman (terutama dalam Python):Kemahiran dalam bahasa pemrograman seperti Python sangat berharga untuk berinteraksi dengan API, menyesuaikan solusi AI, dan mengotomatiskan alur kerja.

• Pemahaman yang kuat tentang struktur data dan algoritma: Pengetahuan tentang struktur data dan algoritma membantu dalam mengoptimalkan prompt dan memahami mekanisme yang mendasari sistem AI generatif.

• Kreativitas dan penilaian realistis tentang manfaat dan risiko teknologi baru: Kreativitas penting untuk merancang prompt yang inovatif dan efektif, sementara pemahaman yang realistis tentang risiko membantu memastikan penggunaan teknologi AI yang bertanggung jawab dan etis.

Selain keterampilan ini, insinyur prompt dapat menggunakan berbagai teknik tingkat lanjut untuk meningkatkan pemahaman model dan kualitas output:

• Prompting tanpa contoh: Teknik ini memberikan model machine learning tugas yang belum pernah dilatih padanya secara eksplisit. Prompting ini menguji kemampuan model untuk menghasilkan output yang relevan tanpa mengandalkan contoh sebelumnya.

• Prompting dengan beberapa contoh: Dalam pendekatan ini, model diberikan beberapa sampel output (contoh) untuk membantunya mempelajari apa yang diinginkan oleh pemberi kueri agar dilakukannya. Memiliki konteks yang dapat digunakan akan membantu model lebih memahami output yang diinginkan.

• Prompting rantai pemikiran (CoT): Teknik tingkat lanjut ini memberikan penalaran langkah demi langkah untuk diikuti oleh model. Memecah tugas yang kompleks menjadi langkah-langkah perantara, atau "rantai penalaran", membantu model mencapai pemahaman bahasa yang lebih baik dan menghasilkan output yang lebih akurat.

Sementara model dilatih dalam berbagai bahasa, bahasa Inggris sering menjadi bahasa utama yang digunakan untuk melatih AI generatif. Insinyur prompt akan membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang kosakata, nuansa, frasa, konteks, dan linguistik karena setiap kata dalam prompt dapat memengaruhi hasilnya.

Insinyur prompt juga harus mengetahui cara menyampaikan konteks, instruksi, konten, atau data yang diperlukan secara efektif ke model AI.

Jika tujuannya adalah untuk menghasilkan kode, seorang insinyur prompt harus memahami prinsip pengodean dan bahasa pemrograman. Mereka yang bekerja dengan alat pembuat gambar harus mengetahui sejarah seni, fotografi, dan istilah film. Mereka yang menghasilkan konteks bahasa mungkin perlu mengetahui berbagai gaya narasi atau teori sastra.

Selain kemampuan komunikasi yang luas, insinyur prompt perlu memahami alat AI generatif dan kerangka kerja pembelajaran mendalam yang memandu pengambilan keputusan mereka.

Seorang insinyur prompt merancang, menguji, dan menyempurnakan prompt untuk mengoptimalkan kinerja model AI generatif. Mereka bekerja sama dengan sistem AI untuk membuat kueri yang menghasilkan respons yang akurat, relevan, dan kreatif. Tanggung jawab mereka mencakup memahami kemampuan dan keterbatasan model AI yang berbeda, bereksperimen dengan teknik tingkat lanjut seperti prompting tanpa contoh dan prompting dengan beberapa contoh, serta berkolaborasi dengan berbagai tim untuk menerapkan AI dalam skenario dunia nyata. Pada dasarnya, seorang insinyur prompt menjembatani kesenjangan antara teknologi AI dan aplikasi praktis.

Untuk mendapatkan hasil terbaik dari AI generatif, insinyur prompt harus berfokus pada pembuatan prompt yang jelas, ringkas, dan kaya akan konteks. Menggunakan instruksi dan contoh spesifik dapat membantu memandu AI untuk menghasilkan output yang diinginkan. Menyempurnakan prompt secara berulang berdasarkan respons model memungkinkan insinyur untuk meningkatkan hasil lebih lanjut. Selain itu, memahami keterbatasan model AI dan menyesuaikan prompt dengan sesuai dapat mencegah kesalahan atau output yang bias. Terakhir, menguji prompt di berbagai skenario membantu memastikan kekuatan dan keandalan.

Saat AI generatif menjadi lebih mudah diakses, organisasi-organisasi menemukan cara-cara baru dan inovatif untuk menggunakan rekayasa prompt untuk memecahkan masalah-masalah dunia nyata.