Penjelasan Rekayasa Cepat: Menciptakan Interaksi AI yang Lebih Baik

Ketika alat AI generatif seperti ChatGPT dan Claude menjadi lebih kuat dan digunakan secara luas, kemampuan untuk berinteraksi dengan alat tersebut secara efektif telah menjadi keterampilan yang penting. Di sinilahrekayasa cepatberperan. Dengan belajar membuat perintah yang tepat dan terstruktur dengan baik, Anda dapat meningkatkan kualitas keluaran yang dihasilkan AI secara signifikan—baik untuk memecahkan masalah, membuat konten, atau menjawab pertanyaan. Dalam panduan ini, kami akan menguraikan dasar-dasar rekayasa cepat, menjelaskan pentingnya hal tersebut, dan berbagi teknik praktis untuk membantu Anda menguasai seni berkomunikasi dengan model AI.

Daftar isi

• Apa itu rekayasa cepat?
• Mengapa rekayasa cepat itu penting?
• Teknik rekayasa cepat yang penting
• Kiat untuk menyusun petunjuk yang efektif
• Tantangan umum dalam rekayasa cepat
• Penerapan rekayasa cepat
• Alat dan sumber daya untuk rekayasa cepat
• Masa depan rekayasa cepat

Apa itu rekayasa cepat?

Rekayasa cepat adalah teknik untuk memandu dan meningkatkan respons yang dihasilkan oleh model AI, seperti GPT atau model bahasa besar (LLM) lainnya. Pada intinya, rekayasa cepat melibatkan pembuatan perintah yang jelas dan efektif untuk membantu model lebih memahami tugas yang ingin Anda lakukan. Dengan cara ini, rekayasa cepat dapat dilihat sebagai jembatan antara niat manusia dan kemampuan AI, membantu orang berkomunikasi lebih efektif dengan LLM untuk mencapai keluaran berkualitas tinggi, relevan, dan akurat.

Perintah yang dirancang dengan baik sangat penting untuk membuka potensi penuh AI. Baik Anda mencari jawaban yang tepat, saran kreatif, atau solusi langkah demi langkah, perintah yang terstruktur dengan baik dapat meningkatkan kegunaan respons model secara signifikan.

Apa itu perintah?

Prompt adalah masukan teks bahasa alami yang Anda berikan ke model AI untuk menentukan tugas yang ingin Anda selesaikan. Anjuran dapat berkisar dari hanya beberapa kata hingga instruksi kompleks dan multilangkah yang menyertakan contoh dan informasi tambahan sesuai konteks.

Jika Anda menggunakan alat seperti Claude atau ChatGPT, perintahnya adalah apa yang Anda ketik di kotak obrolan. Dalam konteks pengembang, perintah berfungsi sebagai instruksi untuk memandu model AI dalam merespons pertanyaan pengguna dalam aplikasi.

Mengapa rekayasa cepat itu penting?

Rekayasa yang cepat meningkatkan efektivitas LLM tanpa memerlukan perubahan pada model dasar atau pelatihan tambahan. Menyempurnakan cara model merespons masukan memungkinkan LLM beradaptasi dengan tugas baru, menjadikannya lebih fleksibel dan efisien.

Pada intinya, rekayasa cepat adalah proses berulang yang melibatkan perancangan, pengujian, dan peningkatan petunjuk hingga hasil yang diinginkan tercapai. Metode ini membantu mengatasi tantangan yang biasanya dihadapi LLM. Misalnya, meskipun model ini pada dasarnya tidak dibuat untuk penalaran logis—seperti menyelesaikan soal matematika—perintah multilangkah dan terstruktur dapat memandu model untuk memecah tugas kompleks menjadi langkah-langkah yang dapat dikelola untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.

Salah satu tantangan terbesar dalam AI—interpretabilitas, yang sering disebut masalah “kotak hitam”—juga dapat diatasi dengan perintah yang dirancang dengan baik. Permintaan rantai pemikiran (CoT), misalnya, mengharuskan model untuk menunjukkan alasannya selangkah demi selangkah, sehingga membuat proses pengambilan keputusan menjadi lebih transparan. Kejelasan ini sangat penting dalam bidang-bidang berisiko tinggi seperti layanan kesehatan, keuangan, dan hukum, di mana memahami bagaimana suatu model mencapai kesimpulan akan menjamin keakuratan, membangun kepercayaan, dan mendukung pengambilan keputusan yang tepat.

Dengan mendorong batas-batas pencapaian LLM, rekayasa cepat meningkatkan keandalan, transparansi, dan kegunaan. Teknologi ini mengubah model AI menjadi alat yang lebih efektif dan tepercaya yang mampu menangani tugas-tugas yang semakin kompleks.

Teknik rekayasa cepat yang penting

Insinyur cepat yang terampil menggunakan berbagai metode untuk mendapatkan respons yang lebih bernuansa dan berguna dari LLM. Beberapa teknik yang paling umum digunakan mencakup dorongan rantai pemikiran, dorongan beberapa kali, dan dorongan khusus peran. Teknik-teknik ini membantu memandu LLM untuk menghasilkan keluaran yang lebih disesuaikan dengan tugas dan konteks tertentu.

Dorongan rantai pemikiran (CoT)

Dorongan CoT adalah teknik yang ampuh untuk menyelesaikan tugas penalaran yang kompleks dengan mendorong LLM untuk memecah masalah menjadi langkah-langkah yang lebih kecil dan logis. Misalnya, perintah CoT mungkin mencakup hal berikut:

“Jelaskan alasan Anda selangkah demi selangkah saat Anda memberikan jawaban.”

Dengan menjelaskan alasannya, model sering kali lebih mungkin mendapatkan jawaban yang benar dibandingkan ketika diminta memberikan satu respons tanpa menunjukkan hasil kerjanya. Pendekatan ini sangat berguna untuk tugas-tugas yang melibatkan matematika, logika, atau pemecahan masalah multilangkah.

Perintah zero-shot

Prompt zero-shot meminta model untuk menyelesaikan tugas tanpa memberikan contoh atau konteks tambahan apa pun. Misalnya, Anda mungkin menginstruksikan model untuk:

“Terjemahkan email ini ke dalam bahasa Jepang.”

Dalam hal ini, LLM hanya mengandalkan basis pengetahuan yang telah dilatih sebelumnya untuk menghasilkan respons. Prompt zero-shot sangat berguna untuk tugas-tugas sederhana yang sudah familiar dengan model, karena menghilangkan kebutuhan akan instruksi atau contoh yang mendetail. Ini adalah cara cepat dan efisien untuk memanfaatkan LLM untuk tugas-tugas umum.

Dorongan beberapa kali

Few-shot prompting dibangun berdasarkan zero-shot prompting dengan memberikan sejumlah kecil contoh (biasanya dua hingga lima) untuk memandu respons model. Teknik ini membantu LLM beradaptasi secara lebih efektif terhadap tugas atau format baru.

Misalnya, jika Anda ingin model menganalisis sentimen ulasan produk, Anda dapat menyertakan beberapa contoh berlabel seperti ini:

Contoh 1: “Produk ini bekerja dengan sempurna!” → Positif Contoh 2: “Ini rusak setelah dua hari.” → Negatif

Setelah Anda memberikan sampel, LLM dapat lebih memahami tugas dan dapat menerapkan logika yang sama pada masukan baru.

Dorongan khusus peran

Dorongan khusus peran menginstruksikan LLM untuk mengadopsi perspektif, nada, atau tingkat keahlian tertentu saat merespons. Misalnya, jika Anda membuat chatbot pendidikan, Anda dapat meminta model tersebut untuk:

“Tanggapilah seperti seorang guru sekolah menengah yang sabar saat menjelaskan konsep ini kepada seorang pemula.”

Pendekatan ini membantu model menyesuaikan responsnya terhadap audiens tertentu, dengan menggabungkan kosa kata, nada, dan tingkat detail yang sesuai. Perintah khusus peran juga memungkinkan penyertaan pengetahuan khusus domain yang dimiliki seseorang dalam peran tersebut, sehingga meningkatkan kualitas dan relevansi respons.

Namun, dorongan berdasarkan peran harus digunakan dengan hati-hati, karena dapat menimbulkan bias. Penelitian telah menunjukkan, misalnya, bahwa meminta LLM untuk merespons “sebagai laki-laki” versus “sebagai perempuan” dapat menyebabkan perbedaan dalam detail konten, seperti mendeskripsikan mobil secara lebih mendalam untuk persona laki-laki. Kesadaran akan bias ini adalah kunci dalam menerapkan dorongan spesifik peran secara bertanggung jawab.

Kiat untuk menyusun petunjuk yang efektif

Untuk memaksimalkan efektivitas teknik di atas, penting untuk menyusun perintah dengan tepat dan jelas. Berikut adalah lima strategi yang telah terbukti untuk membantu Anda merancang petunjuk yang memandu LLM untuk memberikan keluaran berkualitas tinggi dan sesuai tugas:

1. Bersikaplah jelas dan spesifik.Tentukan dengan jelas apa yang Anda cari dengan menyertakan detail seperti format keluaran, nada, audiens, dan konteks. Memecah instruksi menjadi daftar bernomor dapat membuatnya lebih mudah diikuti oleh model.
2. Variasi uji.Bereksperimenlah dengan beberapa versi perintah Anda untuk melihat bagaimana perubahan halus memengaruhi keluaran. Membandingkan hasil membantu mengidentifikasi ungkapan yang paling efektif.
3. Gunakan pembatas.Susun perintah Anda menggunakan tag XML (misalnya, <example> dan <instructions>) atau pemisah visual seperti tanda kutip tiga (“””). Ini membantu model memahami dan membedakan bagian-bagian masukan Anda.
4. Tetapkan peran.Arahkan model untuk mengadopsi perspektif tertentu, seperti “pakar keamanan siber” atau “agen dukungan pelanggan yang ramah.” Pendekatan ini memberikan konteks yang bermanfaat dan menyesuaikan nada serta keahlian dalam memberikan respons.
5. Berikan contoh.Sertakan contoh masukan dan keluaran untuk memperjelas harapan Anda. Contoh sangat efektif untuk tugas yang memerlukan format, gaya, atau proses penalaran tertentu.

Tantangan umum dalam rekayasa cepat

Saat menyusun petunjuk yang efektif, penting untuk mempertimbangkan keterbatasan LLM. Beberapa masalah yang harus diperhatikan saat membuat perintah mencakup batasan token, bias karena kurangnya keseimbangan dalam contoh Anda, dan memberikan terlalu banyak informasi kepada model.

Batas token

Kebanyakan LLM memberlakukan batasan pada ukuran input, yang mencakup prompt dan informasi tambahan apa pun yang Anda berikan kepada model untuk konteksnya, seperti spreadsheet, dokumen Word, atau URL web. Masukan ini diukur dalam token—unit teks yang dibuat melalui tokenisasi. Token bisa sependek karakter atau sepanjang kata. Input yang lebih panjang akan lebih mahal secara komputasi, karena model harus menganalisis lebih banyak informasi. Batasan ini, berkisar dari beberapa ratus hingga beberapa ribu token, membantu mengelola sumber daya komputasi dan kekuatan pemrosesan.

Bias dalam contoh

Dalam tugas pembelajaran singkat, jenis contoh yang Anda berikan kepada model untuk dipelajari mungkin menyebabkan model tersebut terlalu cocok dengan contoh dalam responsnya. Misalnya, jika Anda meminta model untuk melakukan tugas klasifikasi sentimen tetapi memberikan lima contoh positif dan hanya satu contoh negatif untuk dipelajari, kemungkinan besar model tersebut akan memberi label contoh baru sebagai positif.

Informasi yang berlebihan

Memberikan terlalu banyak informasi dalam satu perintah dapat membingungkan model dan mencegahnya mengidentifikasi hal yang paling relevan. Perintah yang terlalu rumit dapat menyebabkan model fokus terlalu sempit pada contoh yang diberikan (overfitting) dan kehilangan kemampuannya untuk menggeneralisasi secara efektif.

Penerapan rekayasa cepat

Rekayasa yang cepat membantu menjadikan model AI lebih responsif, mudah beradaptasi, dan berguna di berbagai industri. Berikut cara rekayasa cepat meningkatkan alat AI di bidang-bidang utama:

Pembuatan konten

Perintah yang dibuat dengan baik merevolusi pembuatan konten dengan memungkinkan terciptanya komunikasi bisnis yang sangat spesifik dan sadar konteks, seperti proposal, kertas putih, riset pasar, buletin, slide deck, dan email.

Pelayanan pelanggan

Perintah yang lebih baik membantu chatbot layanan pelanggan memberikan respons yang lebih relevan, empati, dan efektif. Dengan meningkatkan kualitas dan nada respons, rekayasa cepat memungkinkan chatbot menyelesaikan masalah dengan lebih cepat dan menyampaikan permasalahan kompleks ke spesialis manusia bila diperlukan.

Pendidikan

Alat AI terkadang kesulitan mengevaluasi jawaban kompleks dalam konteks pendidikan. Namun, perintah CoT dapat membantu model AI bernalar melalui tanggapan siswa untuk menentukan apakah tanggapan tersebut benar. Ketika siswa memberikan jawaban yang salah, perintah ini memungkinkan AI untuk mengidentifikasi alasan yang salah dan memberikan umpan balik yang bermanfaat dan disesuaikan.

Alat dan sumber daya untuk rekayasa cepat

Ada banyak sumber daya ramah pengguna yang tersedia jika Anda ingin belajar merekayasa perintah Anda sendiri. Berikut adalah kumpulan tutorial, perpustakaan prompt, dan platform pengujian sehingga Anda dapat membaca lebih lanjut, mulai membangun, dan membandingkan respons yang dihasilkan oleh prompt Anda.

Sumber belajar dan tutorial

Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang prompt, ada banyak sumber yang bagus untuk memahami seni dan ilmu teknik prompt yang efektif:

• DAIR.AI: Menawarkan tutorial gratis tentang rekayasa cepat
• Antropik: Menyediakan tutorial interaktif publik gratis dengan latihan untuk mempelajari teknik cepat dan berlatih membuat perintah Anda sendiri
• Komunitas Reddit: Bergabunglah dengan komunitas r/promptengineering untuk menjelajahi perintah yang ditulis orang lain dan menemukan pustaka perintah sumber terbuka.
• OpenAI: Membagikan enam strategi untuk menulis perintah yang lebih baik
• Generator prompt ChatGPT: Menggunakan alat HuggingFace untuk menghasilkan prompt ketika Anda tidak yakin harus mulai dari mana

Perpustakaan dan contoh yang cepat

Anda juga dapat menggunakan petunjuk yang telah ditulis orang lain sebagai titik awal. Berikut beberapa perpustakaan prompt gratis dari pengguna Anthropic, OpenAI, Google, dan GitHub:

• Pustaka cepat Anthropic: Ini adalah pustaka permintaan optimal yang dapat dicari untuk kasus penggunaan pribadi dan bisnis.
• Perintah Antrean ChatGPT: Repositori ini memiliki rantai perintah yang dapat disalin dan ditempel yang dapat digunakan untuk membangun konteks untuk ChatGPT sebelum memintanya menyelesaikan tugas. Termasuk petunjuk untuk melakukan penelitian terhadap perusahaan, menyusun proposal kontraktor, dan menulis buku putih.
• Perintah ChatGPT yang Luar Biasa: Pustaka perintah ChatGPT yang populer ini memiliki ratusan perintah, banyak di antaranya dimulai dengan menginstruksikan ChatGPT untuk mengambil peran tertentu seperti "pemasar" atau "konsol JavaScript".
• Perintah Claude yang Luar Biasa: Koleksi buatan pengguna ini, yang meniru Perintah ChatGPT yang Luar Biasa, berukuran lebih kecil namun masih memiliki banyak templat perintah yang berguna, termasuk untuk komunikasi bisnis.
• Google AI Studio: Ini adalah galeri petunjuk yang disarankan untuk digunakan dengan Gemini. Banyak dari mereka fokus pada penggalian informasi dari gambar.
• Contoh cepat OpenAI: Ini adalah kumpulan contoh cepat yang dapat dicari untuk tugas-tugas seperti terjemahan, pembuatan situs web, dan revisi kode.

Platform pengujian

Setelah Anda memiliki beberapa petunjuk yang ingin Anda coba, bagaimana Anda mengujinya? Alat-alat ini memungkinkan Anda melakukan perbandingan berdampingan dari berbagai perintah sehingga Anda dapat mengevaluasi keefektifannya:

• OpenAI Playground: Anda dapat menguji perintah menggunakan konfigurasi model GPT yang berbeda dan melihat perbandingan keluarannya.
• Meja Kerja Antropik: Anda dapat membandingkan keluaran untuk perintah yang berbeda secara berdampingan dan menggunakan fungsi penilaian untuk mengukur kinerja.
• Prompt Mixer: Ini adalah aplikasi desktop sumber terbuka untuk macOS yang memungkinkan Anda membuat, menguji, dan membangun pustaka perintah di berbagai model AI.

Masa depan rekayasa cepat

Di tahun-tahun mendatang, rekayasa cepat akan semakin menjadi tugas yang dilakukan LLM bersama manusia. Peneliti teknik cepat mengajarkan model generatif untuk menulis petunjuknya sendiri. Para peneliti di Google DeepMind, misalnya, telah menciptakan pendekatan “meta-prompting” yang disebut Optimization by PROmpting (OPRO), di mana LLM dilatih pada perpustakaan petunjuk dan kemudian diminta untuk menghasilkan petunjuknya sendiri sebagai respons terhadap masalah.

Para peneliti juga mengembangkan cara bagi LLM self-prompting untuk membandingkan dan mengevaluasi keefektifan prompt yang mereka hasilkan, yang berpotensi memberikan otonomi lebih besar kepada LLM dalam merespons tugas-tugas kompleks.