Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Prompt memainkan peran penting dalam berkomunikasi dan mengarahkan perilaku AI Model Bahasa Besar (LLM). Mereka berfungsi sebagai input atau kueri yang dapat diberikan pengguna untuk memunculkan respons tertentu dari model.
Selusin permintaan
Desain prompt yang efektif sangat penting untuk mencapai hasil yang diinginkan dengan model LLM AI. Rekayasa prompt, juga dikenal sebagai desain prompt, adalah bidang yang muncul yang membutuhkan kreativitas dan perhatian terhadap detail. Ini melibatkan pemilihan kata, frasa, simbol, dan format yang tepat yang memandu model dalam menghasilkan teks berkualitas tinggi dan relevan.
Jika Anda sudah bereksperimen dengan ChatGPT, Anda dapat melihat bagaimana perilaku model berubah secara dramatis berdasarkan input yang Anda berikan. Misalnya, perintah berikut menghasilkan output yang sangat berbeda:
Please give me the history of humans.
Please give me the history of humans in 3 sentences.
Prompt pertama menghasilkan laporan panjang, sementara prompt kedua menghasilkan respons ringkas. Jika Anda membangun UI dengan ruang terbatas, prompt kedua akan lebih cocok untuk kebutuhan Anda. Perilaku yang disempurnakan lebih lanjut dapat dicapai dengan menambahkan lebih banyak detail ke prompt, tetapi kemungkinannya untuk melangkah terlalu jauh dan menghasilkan output yang tidak relevan. Sebagai teknisi prompt, Anda harus menemukan keseimbangan yang tepat antara kekhususan dan relevansi.
Saat bekerja langsung dengan model LLM, Anda juga dapat menggunakan kontrol lain untuk memengaruhi perilaku model. Misalnya, Anda dapat menggunakan temperature parameter untuk mengontrol keacakan output model. Parameter lain seperti top-k, top-p, penalti frekuensi, dan penalti kehadiran juga memengaruhi perilaku model.
Rekayasa prompt: karier baru
Karena jumlah kontrol yang ada, rekayasa prompt adalah keterampilan penting bagi siapa pun yang bekerja dengan model LLM AI. Ini juga merupakan keterampilan yang sangat diminati karena lebih banyak organisasi mengadopsi model LLM AI untuk mengotomatiskan tugas dan meningkatkan produktivitas. Teknisi prompt yang baik dapat membantu organisasi memaksimalkan model LLM AI mereka dengan merancang perintah yang menghasilkan output yang diinginkan.
Menjadi insinyur prompt yang hebat dengan Semantic Kernel
Semantic Kernel adalah alat berharga untuk rekayasa cepat karena memungkinkan Anda untuk bereksperimen dengan permintaan dan parameter yang berbeda di beberapa model yang berbeda menggunakan antarmuka umum. Ini memungkinkan Anda untuk dengan cepat membandingkan output model dan parameter yang berbeda, dan melakukan iterasi pada perintah untuk mencapai hasil yang diinginkan.
Setelah terbiasa dengan rekayasa yang cepat, Anda juga dapat menggunakan Semantic Kernel untuk menerapkan keterampilan Anda pada skenario dunia nyata. Dengan menggabungkan perintah Anda dengan fungsi dan konektor asli, Anda dapat membangun aplikasi bertenaga AI yang kuat.
Terakhir, dengan mengintegrasikan secara mendalam dengan Visual Studio Code, Semantic Kernel juga memudahkan Anda untuk mengintegrasikan rekayasa prompt ke dalam proses pengembangan yang ada.
- Buat perintah langsung di editor kode pilihan Anda.
- Tulis pengujian untuk mereka menggunakan kerangka kerja pengujian yang ada.
- Dan sebarkan ke produksi menggunakan alur CI/CD yang ada.
Tips tambahan untuk rekayasa prompt
Menjadi insinyur yang terampil membutuhkan kombinasi pengetahuan teknis, kreativitas, dan eksperimen. Berikut adalah beberapa tips untuk unggul dalam rekayasa prompt:
- Memahami model LLM AI: Dapatkan pemahaman mendalam tentang cara kerja model LLM AI, termasuk arsitektur, proses pelatihan, dan perilaku mereka.
- Pengetahuan domain: Memperoleh pengetahuan khusus domain untuk merancang perintah yang selaras dengan output dan tugas yang diinginkan.
- Eksperimen: Jelajahi parameter dan pengaturan yang berbeda untuk menyempurnakan perintah dan mengoptimalkan perilaku model untuk tugas atau domain tertentu.
- Umpan balik dan perulangan: Terus menganalisis output yang dihasilkan oleh model dan melakukan iterasi pada perintah berdasarkan umpan balik pengguna untuk meningkatkan kualitas dan relevansi mereka.
- Tetap diperbarui: Ikuti kemajuan terbaru dalam teknik rekayasa yang cepat, penelitian, dan praktik terbaik untuk meningkatkan keterampilan Anda dan tetap di depan di lapangan.
Rekayasa prompt adalah bidang yang dinamis dan berkembang, dan teknisi prompt terampil memainkan peran penting dalam memanfaatkan kemampuan model LLM AI secara efektif.