Sistem kecerdasan buatan generatif (AI) dirancang untuk menghasilkan output tertentu berdasarkan kualitas perintah yang diberikan. Rekayasa prompt membantu model AI generatif memahami dan merespons berbagai pertanyaan dengan lebih baik, dari yang sederhana hingga yang sangat teknis.
Aturan dasarnya adalah bahwa perintah yang baik akan memberikan hasil yang baik. AI Generatif bergantung pada penyempurnaan berulang dari berbagai teknik rekayasa prompt yang berbeda agar dapat secara efektif belajar 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 yang dihasilkan AI yang bermakna. Dengan menyempurnakan prompt yang efektif, para insinyur dapat secara signifikan mengoptimalkan kualitas dan relevansi output untuk memecahkan masalah, baik yang spesifik maupun umum. Proses ini mengurangi kebutuhan untuk tinjauan manual dan pengeditan pasca-pembuatan, yang pada akhirnya menghemat waktu dan tenaga dalam mencapai hasil yang diinginkan.
Pelajari cara memanfaatkan basis data yang tepat untuk aplikasi, analitik, dan AI generatif.
Daftar untuk buku elektronik di Presto
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 pembuatan prompt memastikan model AI menghasilkan respons yang bermanfaat, termasuk tokenisasi, penyetelan parameter model, dan pengambilan sampel top-k.
Rekayasa prompt terbukti sangat penting untuk mengeluarkan 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 model-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 difusi stabil, 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.
Praktik terbaik untuk rekayasa prompt menggunakan Llama 2.
Manfaat utama dari rekayasa prompt adalah kemampuan untuk mencapai output yang dioptimalkan dengan upaya minimal pasca-pembuatan. Output dari AI generatif dapat memiliki kualitas yang beragam, dan sering kali membutuhkan praktisi yang terampil untuk meninjau dan merevisi. Dengan menyusun petunjuk yang tepat, insinyur prompt memastikan bahwa output yang dihasilkan AI selaras dengan tujuan dan kriteria yang diinginkan, mengurangi kebutuhan pasca-pemrosesan yang ekstensif.
Ini juga merupakan lingkup insinyur prompt untuk memahami cara mendapatkan hasil terbaik dari berbagai model AI generatif di pasar. Misalnya, prompt menulis untuk GPT-3 atau GPT-4 Open AI berbeda dari prompt menulis untuk Google Bard. 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 hal-hal luar biasa yang belum tentu menjadi bagian dari ruang lingkup desain awal mereka dan menghasilkan beberapa hasil dunia nyata yang mengejutkan. Misalnya, peneliti mengembangkan sistem AI baru yang dapat menerjemahkan bahasa tanpa 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 lebih penting karena sistem AI generatif tumbuh dalam ruang lingkup dan kompleksitas.
Organisasi teknologi besar mempekerjakan insinyur prompt untuk mengembangkan konten kreatif baru, menjawab pertanyaan rumit, dan meningkatkan tugas terjemahan mesin dan NLP. Keterampilan yang harus dimiliki oleh para insinyur prompt termasuk keakraban dengan model bahasa yang besar, keterampilan komunikasi yang kuat, kemampuan untuk menjelaskan konsep teknis, keahlian pemrograman (terutama dalam Python) dan pemahaman yang kuat tentang struktur data dan algoritma. Kreativitas dan penilaian yang realistis terhadap manfaat dan risiko teknologi baru juga sangat penting dalam peran ini.
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-prinsip pengkodean dan bahasa pemrograman. Mereka yang bekerja dengan generator 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, para insinyur prompt perlu memahami alat bantu AI generatif dan kerangka kerja pembelajaran mendalam yang memandu pengambilan keputusan mereka. Insinyur prompt dapat menggunakan teknik canggih berikut untuk meningkatkan pemahaman model dan kualitas output.
- Zero-shot prompting memberikan model machine learningmac dengan tugas yang belum pernah dilatih secara eksplisit sebelumnya. Zero-shot prompting menguji kemampuan model untuk menghasilkan output yang relevan tanpa bergantung pada contoh sebelumnya.
- Prompting dengan beberapa contoh atau pembelajaran dalam konteks memberi model beberapa contoh output (gambaran) untuk membantunya mempelajari apa yang diinginkan pemohon untuk dilakukan. Model pembelajaran dapat lebih memahami output yang diinginkan jika memiliki konteks untuk dijadikan acuan.
- Chain-of-thought prompting (CoT) adalah teknik lanjutan yang menyediakan penalaran langkah demi langkah untuk diikuti oleh model. Memecah tugas yang kompleks menjadi langkah-langkah menengah, atau "rantai penalaran", membantu model mencapai pemahaman bahasa yang lebih baik dan menghasilkan output yang lebih akurat.
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.
Rekayasa prompt adalah alat yang ampuh untuk membantu chatbot AI menghasilkan respons yang relevan secara kontekstual dan koheren dalam percakapan waktu nyata. Pengembang Chatbot dapat memastikan AI memahami pertanyaan pengguna dan memberikan jawaban yang bermakna dengan membuat prompt yang efektif.
Dalam pelayanan kesehatan, insinyur prompt menginstruksikan sistem AI untuk meringkas data medis dan mengembangkan rekomendasi perawatan. Petunjuk yang efektif membantu model AI memproses data pasien dan memberikan insight dan rekomendasi yang akurat.
Rekayasa prompt berperan dalam pengembangan perangkat lunak dengan menggunakan model AI untuk menghasilkan cuplikan kode atau memberikan solusi terhadap masalah pemrograman. Menggunakan rekayasa prompt dalam pengembangan perangkat lunak dapat menghemat waktu dan membantu pengembang dalam tugas pengkodean.
Karena sistem AI generatif dilatih dalam berbagai bahasa pemrograman, rekayasa prompt dapat menyederhanakan pembuatan cuplikan kode dan menyederhanakan tugas-tugas kompleks. Dengan membuat perintah spesifik, pengembang dapat mengotomatiskan pengkodean, melakukan debugging kesalahan, merancang integrasi API untuk mengurangi tenaga kerja manual, dan membuat alur kerja berbasis API untuk mengelola jalur data dan mengoptimalkan alokasi sumber daya.
Rekayasa prompt digunakan untuk mengembangkan dan menguji mekanisme keamanan. Para peneliti dan praktisi memanfaatkan AI generatif untuk mensimulasikan serangan siber dan merancang strategi pertahanan yang lebih baik. Selain itu, menyusun prompt untuk model AI dapat membantu menemukan kerentanan dalam perangkat lunak.
Terapkan dan sematkan AI dengan mudah di seluruh bisnis Anda, kelola semua sumber data, dan percepat alur kerja AI yang bertanggung jawab—semuanya dalam satu platform
Gunakan AI di bisnis Anda dalam perpaduan antara keahlian AI terdepan di industri dari IBM dan portofolio solusi Anda.
Pelajari konsep dasar AI dan AI generatif, termasuk rekayasa prompt dan model bahasa besar.
Pelajari cara AI generatif mengubah bisnis dan cara mempersiapkan organisasi Anda untuk masa depan.
Buka insight tentang mengapa AI generatif mengubah bisnis dengan modernisasi aplikasi.
Ketahui cara organisasi Anda dapat menskalakan beban kerja AI, untuk semua data Anda, di mana saja.
Praktik terbaik untuk rekayasa prompt menggunakan Llama 2.