Pelajari teknik cepat: dalam 12 langkah

Pengantar rekayasa cepat

Apa itu Rekayasa Cepat?

ITU Rekayasa Cepat adalah bidang baru yang berfokus pada pengoptimalan perintah atau perintah yang kami berikan pada sistem kecerdasan buatan (AI), khususnya yang berbasis bahasa alami, seperti generator teks. Ini adalah disiplin ilmu yang sangat penting dengan hadirnya model pemrosesan bahasa seperti GPT-4 OpenAI. Idenya adalah untuk belajar “berbicara” secara efektif dengan AI ini untuk meningkatkan kualitas dan relevansi tanggapan yang diperoleh.

Mengapa Rekayasa Cepat itu penting?

Peran dari Rekayasa Cepat sangat penting karena cara Anda merumuskan perintah pada AI dapat sangat bervariasi hasilnya. Misalnya, perintah yang dirancang dengan buruk dapat menghasilkan tanggapan yang tidak akurat atau di luar topik, sedangkan perintah yang dirancang dengan baik dapat meningkatkan keakuratan dan relevansi informasi yang dihasilkan. Pakar teknik yang cepat bekerja untuk menyempurnakan kata-kata dalam pertanyaan untuk mendapatkan hasil yang akurat dan berguna.

Bagaimana Rekayasa Cepat bekerja

Proses rekayasa cepat melibatkan pemahaman mendalam tentang cara kerja model AI, seperti jaringan saraf, dan menggunakan pemahaman tersebut untuk membuat perintah yang memanfaatkan kemampuan AI sambil mengatasi keterbatasannya. Hal ini memerlukan kreativitas, banyak eksperimen, dan analisis hasil yang cermat untuk menyempurnakan petunjuknya secara berulang.

Seni dari Rekayasa Cepat mewakili keterampilan penting bagi siapa pun yang ingin berinteraksi secara efektif dengan sistem kecerdasan buatan paling canggih. Memahami dan menerapkan prinsip-prinsip rekayasa cepat dapat meningkatkan kualitas dan efektivitas keterlibatan kita dengan teknologi berbasis AI.

Praktik dan teknik yang baik dalam Prompt Engineering

Seni rekayasa cepat untuk AI generatif konten dan gambar, seperti OpenAI dan MidJourney, memerlukan kombinasi teknik dan praktik terbaik untuk mencapai hasil yang berkualitas. Berikut adalah beberapa praktik dan teknik terbaik ini:

1. Menggunakan contoh: Memasukkan permintaan sampel dan respons ke dalam perintah Anda dapat mengkondisikan model untuk merespons dengan cara yang diinginkan, menggunakan teknik pembelajaran satu kali atau beberapa kali untuk meningkatkan akurasi respons model.
2. Perhatikan petunjuknya: Menyertakan petunjuk dalam perintah Anda dapat memandu model untuk menghasilkan keluaran yang selaras dengan niat Anda. Hal ini khususnya berguna dalam mengarahkan model menuju respons yang diinginkan.
3. Uji pengaturan yang berbeda: Urutan penyajian informasi dalam prompt dapat mempengaruhi keluaran model. Bereksperimen dengan susunan instruksi, isi utama, contoh, dan petunjuk yang berbeda akan sangat membantu.
4. Berikan “output” ke model: Terkadang model mungkin mengalami kesulitan dalam menyelesaikan tugas secara akurat. Untuk mengurangi hal ini, berikan jalur atau instruksi alternatif untuk diikuti model jika model tidak dapat menemukan jawaban yang memuaskan.
5. Perhatikan panjangnya: Anjuran mungkin tunduk pada batasan karakter. Perintah yang terlalu panjang dapat menyulitkan sistem AI untuk memprosesnya.
6. Pilih kata-kata Anda dengan hati-hati: Perintah yang paling efektif menggunakan bahasa yang jelas dan langsung. Hindari ambiguitas, bahasa yang penuh warna, metafora, dan bahasa gaul.
7. Ajukan pertanyaan terbuka: Pertanyaan terbuka memberikan lebih banyak fleksibilitas dalam keluaran. Misalnya, permintaan cepat untuk menjelaskan faktor-faktor kompleks akan lebih mungkin menghasilkan respons yang terperinci dan komprehensif.
8. Sertakan konteks: Perintah yang dirancang dengan baik sering kali menyertakan konteks yang membantu sistem AI menyesuaikan keluarannya dengan audiens yang dituju pengguna.
9. Tetapkan sasaran atau batas panjang keluaran: Meskipun AI dirancang untuk menjadi kreatif, sering kali merupakan ide bagus untuk menyertakan batasan pada faktor-faktor seperti panjang keluaran.
10. Hindari istilah-istilah yang bertentangan: Perintah yang panjang dan rumit mungkin berisi istilah-istilah yang ambigu atau kontradiktif. Pastikan semua persyaratan konsisten.
11. Gunakan tanda baca untuk memperjelas perintah yang rumit: Sama seperti manusia yang mengandalkan tanda baca untuk membantu menafsirkan teks, perintah AI juga dapat memanfaatkan penggunaan koma, tanda kutip, dan jeda baris secara bijaksana.

Prinsip dasar rekayasa cepat

Memahami relevansi konteks

Sebuah prinsip penting dari rekayasa yang cepat adalah pemahaman tentang konteks di mana permintaan dibuat. Sama seperti percakapan manusia, konteks sangat mempengaruhi makna dan relevansi tanggapan. Hal ini menyiratkan bahwa petunjuknya harus dirancang dengan cara yang mempertimbangkan lingkungan spesifik, tujuan pengguna, dan domain aplikasi yang tepat.

Perjelas niat pengguna

Kejelasan maksud dalam sebuah prompt sangat penting untuk mendapatkan respons yang relevan dari AI. Penting agar perintahnya dibuat setepat mungkin untuk meminimalkan ambiguitas. Terkadang ini berarti menyusun ulang atau menambahkan detail yang memandu AI menuju pemahaman yang lebih akurat tentang apa yang dicari pengguna.

Menyusun dan memprioritaskan informasi

Struktur perintah dapat berdampak besar pada kualitas respons yang Anda dapatkan. Hal ini melibatkan penentuan prioritas informasi dengan cara yang logis dan koheren sehingga AI dapat memproses permintaan secara efisien, dan menyusun permintaan sehingga elemen terpenting dapat disorot, sehingga mengarahkan AI menuju respons yang memadai.

Pilihan bahasa dan kata-kata

Kata-kata yang dipilih, gaya bahasa, dan keseluruhan kata dalam prompt memainkan peran penting dalam rekayasa prompt. Bahasa yang jelas dan tepat yang disesuaikan dengan model AI yang dimaksud sangatlah penting. Misalnya, beberapa model lebih responsif terhadap bahasa alami, sementara model lainnya memerlukan formulasi yang lebih formal atau teknis.

Penggunaan berulang dan perbaikan berkelanjutan

ITU rekayasa yang cepat seringkali merupakan proses yang berulang. Bukan hal yang aneh jika kita harus menyesuaikan perintahnya beberapa kali sebelum mendapatkan respons yang diinginkan. Menganalisis respons AI dan menyempurnakan perintah berdasarkan respons tersebut merupakan bagian penting dari proses rekayasa cepat.

Manajemen hasil yang tidak lazim

Penting untuk mengetahui cara menangani hasil yang tidak terduga atau tidak biasa, yang dapat terjadi bahkan dengan perintah yang dirancang dengan baik. Hal ini mencakup kemampuan untuk mendiagnosis penyebab hasil tersebut dan menyusun ulang petunjuk untuk memperbaiki masalah.

Pengetahuan tentang model AI yang digunakan

Terakhir, pemahaman menyeluruh tentang model AI yang digunakan adalah hal mendasar. Mengetahui kekuatan, keterbatasan, dan cara memproses perintah sangat penting untuk merumuskan perintah yang akan ditafsirkan dan dijalankan secara efektif oleh AI.

Oleh karena itu, Anda akan memahami bahwa rekayasa yang cepat adalah keterampilan yang semakin penting seiring dengan semakin canggihnya teknologi AI dan terintegrasi dalam kehidupan kita sehari-hari. Jadi mulailah memasangnya secepat mungkin.